yield生成器函数

生成器有主要有四种方法：

• next() 执行函数，直到遇到下一个yield为止，并返回值
• send(value) 为生成器发送一个数值，next()方法就至关于send(None)
• close() 终止生成器
• throw(exc[exc_value,[exc_tb]]) 在生成器yield处引起一个异常，close()至关于引起一个GeneratorExit异常

输出型

一个斐波那契数列的例子

def fibonacci(): a, b = 0, 1 while True: yield b a, b = b, a+b a = fibonacci() for i in range(10): print a.next() 

运行结果：

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 python2.7 fb.py 0.01s user 0.01s system 94% cpu 0.025 total 

生成器每次生成一个数字并返回。

接收输入型

def reciver(): while True: n = (yield) print "Got %s" % n r = reciver() r.next() r.send(1) r.send('2') 

运行结果：

Got 1 Got 2 python2.7 rec.py 0.01s user 0.01s system 86% cpu 0.023 total 

这个模型能够看作接收外部数据并进行处理。

输入输出型

生成器可否接收send传送来的数据，处理以后再返回呢？答案是确定的

def get(): n = 0 result = None while True: n = (yield result) result = n*10 t = get() t.next() for i in range(10): print t.send(str(i)) t.close() 

运行结果

0000000000 1111111111 2222222222 3333333333 4444444444 5555555555 6666666666 7777777777 8888888888 9999999999 python2.7 problem.py 0.02s user 0.00s system 83% cpu 0.024 total 

传递参数

固然生成器函数也是函数，也支持参数传递。

def countdown(n): print("counting down from %d" % n) while n > 0: yield n n -= 1 return c = countdown(10) print c.next() print c.next() for i in countdown(10): print i print sum(countdown(10)) 

运行结果

counting down from 10 10 9 counting down from 10 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 counting down from 10 55 

从上面的例子咱们发现，每次调用生成器函数要先执行next()函数，而后才能发送数据， 若是忘记的话就会报错。

TypeError: can't send non-None value to a just-started generator

这个有人容易忘记。这怎么办？用装饰器来自动执行：

def coroutine(func): def start(*args,**kwargs): g = func(*args,**kwargs) g.next() return g return start @coroutine def reciver(): while True: n = (yield) print "Got %s" % n r = reciver() r.send(1) r.send('2')