Python ジェネレーターの紹介と使用

Pythonのジェネレーターはアルゴリズムを保存し、値が本当に必要な場合にのみ値が計算されます。ゆるい評価です。

ジェネレーターを作成するには 2 つの方法があります。

最初の方法: リスト生成の [] を () に変更してジェネレーターを作成します:

>>> L = [x * x for x in range(10)] >>> ; L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]>>> g = (x * x for x in range(10)) # [ を変更した後] を () に変換すると、タプルを生成する代わりに、ジェネレーター>>> g at 0x1022ef630>

2 番目の方法: yield キーワードを使用すると、関数は次のようになります。発電機。

関数内に yield があると、yield に達すると実行が停止され、さらなる計算が必要な場合にのみ計算が続行されます。したがって、ジェネレーター関数に無限ループがあっても問題はなく、カウントする必要があるだけ計算され、必要がなければそれ以上カウントしません。

def fib():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
f = fib()
print f, next(f), next (f), next(f)
# 0 1 1

上記の例のように、最初に f が出力されるときはジェネレーターであり、次は毎回実行すると、実行されて が生成されます。

もちろん、next() が使用されることはほとんどありません。実際、for ループの内部実装では、継続的に next() を呼び出します。

ジェネレーターは不必要な計算を回避し、パフォーマンスを向上させることができます。また、スペースを節約し、無限ループ (無限) データ構造を実装することもできます。

ジェネレーター構文
ジェネレーター式: リスト解析構文を使用します。リスト解析の [] を () に置き換えるだけです
ジェネレーター式でできることは、基本的にはリスト解析で処理できますが、必要に応じて処理されるシーケンスが比較的大きい場合、リストの解析はより多くのメモリを消費します。

ジェネレーター関数: 関数内に yield キーワードが出現する場合、その関数は通常の関数ではなく、ジェネレーター関数になります。

Python では、yield がそのようなジェネレーターです。

yieldジェネレーターの動作メカニズム:

ジェネレーターに数値を要求すると、ジェネレーターはyieldステートメントが表示されるまで実行され、ジェネレーターはyieldのパラメーターを提供しますが、その後ジェネレーターは何もしません。走り続けてください。次の番号を尋ねると、最後の状態から始めます。 yield ステートメントが表示されるまで実行を開始し、パラメーターを指定してから停止します。これは関数が終了するまで繰り返されます。

yield の使用法:

Python では、関数を定義して yield キーワードを使用すると、その関数の実行は他の通常の関数とは大きく異なります。関数は return ステートメントの代わりにオブジェクトを返します。通常使用する場合は、結果の値を取得できます。値を取得したい場合は、 next() 関数を呼び出す必要があります

フィボナッチを例にとります:

#coding:utf8
def fib(max): #10
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max: #n<10
        #print(b)
        yield b
        a, b = b, a + b

        n += 1
    return 

f = fib(10)
for i in f:
    print f

上記の動作メカニズムの説明から、次のことがわかります。プログラムは、yield まで実行されます。 この行が実行されると、実行は続行されません。代わりに、現在の関数のすべてのパラメーターの状態を含む反復子オブジェクトを返します。目的は、値を再割り当てするのではなく、関数が 2 回目に呼び出されたときに、関数のすべてのパラメーター値にアクセスできるようにすることです。

プログラムが初めて呼び出されるとき:

def fib(max): #10
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max: #n<10
        #print(b)
        yield b   #这时a,b值分别为0,1，当然，程序也在执行到这时，返回
        a, b = b, a + b

程序第二次调用时：

从前面可知，第一次调用时，a,b=0,0，那么，我们第二次调用时（其实就是调用第一次返回的iterator对象的next()方法），程序跳到yield语句处，

执行a,b = b, a+b语句，此时值变为：a,b = 0, (0+1) => a,b = 0, 1

程序继续while循环，当然，再一次碰到了yield a 语句，也是像第一次那样，保存函数所有参数的状态，返回一个包含这些参数状态的iterator对象。

等待第三次的调用....

通过上面的分析，可以一次类推的展示了yield的详细运行过程了！

通过使用生成器的语法，可以免去写迭代器类的繁琐代码，如，上面的例子使用迭代类来实现，代码如下：

#coding:UTF8

class Fib:  
    def __init__(self, max):  
        self.max = max
        print self.max
    def __iter__(self):  
        self.a = 0  
        self.b = 1 
        self.n = 0 
        return self  
    def next(self):  
        fib = self.n  
        if fib >= self.max:  
            raise StopIteration  
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b  
        self.n += 1
        return self.a
    
f = Fib(10)
for i in f:
    print i

yield 与 return

在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕时返回StopIteration；

如果遇到return,如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。

如果在return后返回一个值，会直接报错，生成器没有办法使用return来返回值。

生成器支持的方法（借鉴别人的例子，感觉蛮好的）

     close(...)
 |      close() -> raise GeneratorExit inside generator.
 |  
 |  next(...)
 |      x.next() -> the next value, or raise StopIteration
 |  
 |  send(...)
 |      send(arg) -> send 'arg' into generator,
 |      return next yielded value or raise StopIteration.
 |  
 |  throw(...)
 |      throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator,
 |      return next yielded value or raise StopIteration.

close()

手动关闭生成器函数，后面的调用会直接返回StopIteration异常。

#coding:UTF8

def fib():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

f = fib()
print f.next()
f.close()
print f.next()

send()

生成器函数最大的特点是可以接受外部传入的一个变量，并根据变量内容计算结果后返回。
这是生成器函数最难理解的地方，也是最重要的地方，

def gen():
    value=0
    while True:
        receive=yield value
        if receive=='e':
            break
        value = 'got: %s' % receive
 
g=gen()
print(g.send(None))     
print(g.send('aaa'))
print(g.send(3))
print(g.send('e'))

执行流程：

1. 通过g.send(None)或者next(g)可以启动生成器函数，并执行到第一个yield语句结束的位置。此时，执行完了yield语句，但是没有给receive赋值。yield value会输出初始值0注意：在启动生成器函数时只能send(None),如果试图输入其它的值都会得到错误提示信息。

2. 通过g.send(‘aaa’)，会传入aaa，并赋值给receive，然后计算出value的值，并回到while头部，执行yield value语句有停止。此时yield value会输出”got: aaa”，然后挂起。

3. 通过g.send(3)，会重复第2步，最后输出结果为”got: 3″

4. 当我们g.send(‘e’)时，程序会执行break然后推出循环，最后整个函数执行完毕，所以会得到StopIteration异常。

最后的执行结果如下：

0
got: aaa
got: 3
Traceback (most recent call last):
  File "1.py", line 15, in <module>
    print(g.send(&#39;e&#39;))
StopIteration

　

throw()

用来向生成器函数送入一个异常，可以结束系统定义的异常，或者自定义的异常。
throw()后直接跑出异常并结束程序，或者消耗掉一个yield，或者在没有下一个yield的时候直接进行到程序的结尾。

def gen():
    while True: 
        try:
            yield 'normal value'
            yield 'normal value 2'
            print('here')
        except ValueError:
            print('we got ValueError here')
        except TypeError:
            break
 
g=gen()
print(next(g))
print(g.throw(ValueError))
print(next(g))
print(g.throw(TypeError))

执行流程：

1. print(next(g))：会输出normal value，并停留在yield ‘normal value 2’之前。

2. 由于执行了g.throw(ValueError)，所以会跳过所有后续的try语句，也就是说yield ‘normal value 2’不会被执行，然后进入到except语句，打印出we got ValueError here。然后再次进入到while语句部分，消耗一个yield，所以会输出normal value。

3. print(next(g))，会执行yield ‘normal value 2’语句，并停留在执行完该语句后的位置。

4. g.throw(TypeError)：会跳出try语句，从而print(‘here’)不会被执行，然后执行break语句，跳出while循环，然后到达程序结尾，所以跑出StopIteration异常。

　　

 

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