Python_生成器generator

生成器generator

  生成器指的是生成器对象，能够由生成器表达式获得，也能够使用yield关键字获得一个生成器函数，

  调用这个函数获得一个生成器对象

生成器函数

  函数体中包含yield语句的函数，返回生成器对象

  生成器对象，是一个可迭代对象，是一个迭代器

  生成器对象，是延迟计算、惰性求值的

def inc():
    for i in range(5):
        yield i

print(type(inc))
print(type(inc()))

x = inc()
print(type(x))
print(next(x))

for m in x:
    print(m, '*')

for m in x:
    print(m, '**')

普通的函数调用fn()，函数会当即执行完毕，可是生成器函数能够使用next函数屡次执行

生成器函数等价于生成器表达式，只不过生成器函数能够更加复杂

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def gen():
    print("line 1")
    yield 1
    print("line 2")
    yield 2
    print("line 3")
    yield 3

next(gen())
next(gen())

g =gen()
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g, 'End'))
print(next(g, 'End'))

总结：

 包含yield语句的生成器函数生成 生成器对象 的时候，生成器函数的函数体不会当即执行；

  next(generator)会从函数的当前位置向后执行到以后碰到的第一个yield语句，会弹出值，并暂停函数执行；

  再次调用next函数，和上一条同样的处理过程；

  没有多余的yield语句能被执行，继续调用next函数，会抛出StopIteration异常。

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生成器应用

  无限循环

def counter():
    i = 0
    while True:
        i += 1
        yield i

def inc(c):
    return next(c)

c = counter()
print(inc(c))
print(inc(c))

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计数器：

def inc():
    def counter():
        i = 0
        while True:
            i += 1
            yield i
    c = counter()
    return lambda : next(c)
foo = inc()
print(foo())
print(foo())

处理递归问题：

def fib():
    x = 0
    y = 1
    while True:
        yield y
        x, y = y, x+y

foo = fib()
for _ in range(5):
    print(next(foo))

for _ in range(100):
    next(foo)

print(next(foo))

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协程coroutine:

  生成器的高级用法；

  比进程、线程轻量级；

  是在用户空间调试函数的一种实现；

  python3 asyncio就是协程实现，已经加入到标准库；

  python 3.5 使用async、await关键字直接原生支持协程；

  协程调试器实现思路：

    有2个生成器A、B

    next(A)后，A执行到了yield语句暂停，而后去执行next(B)，B执行到yield语句也暂停，

    而后再次调用next(A),再调用next(B)，周而复始，就实现了调试的效果；

    能够引入调试的策略来实现切换的方式；

  协程是一种非抢占式调试；

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yield from

  yield from是python3.3出现的新的语法；

  yield from iterable 是 for item in iterable: yield item 形式的语法糖；

def inc():
    for x in range(10):
        yield x

foo = inc()
print(next(foo))
print(next(foo))

等价于下面的代码

def inc():
    yield from range(10)

foo = inc()
print(next(foo))
print(next(foo))

还能够 从可迭代对象中一个个拿元素

def counter(n):
    for x in range(n):
        yield x

def inc(n):
    yield from counter(n)

foo = inc(10)
print(next(foo))
print(next(foo))