python3的生成器使用( yield )_python3 yield-程序员宅基地

技术标签： python  generator  

作者是一位python小白，本文章为自己的学习心得，如果有什么错误，请在评论区中指出

一、生成器简介

生成器是计算机科学中特殊的子程序。实际上，所有生成器都是迭代器。[1]生成器非常类似于返回数组的函数，都是具有参数、可被调用、产生一系列的值。但是生成器不是构造出数组包含所有的值并一次性返回，而是每次产生一个值，因此生成器看起来像函数，但行为像迭代器。 ------ 维基百科
简单理解生成器，就是一个可以产生一系列值的函数

在python中想要实现一个生成器，需要通过 yiled 关键字

我们来实现一个简单的生成器

# 定义一个函数
def generator(name):
	# yield 关键字可以理解为将函数暂停，然后将 yield 后面的值返回，但是不会退出函数
    yield name

# 执行生成器函数，当函数执行到 yield 关键字的时候会暂停执行
gen = generator("壳子")
# 通过方法 next() 来调度生成器执行
print(next(gen))

我们虽然实现了一个简单的生成器，但是很显然这个生成器毫无意义，还不如一个普通的函数执行。

  • 1.首先，生成器的好处是延迟计算，一次返回一个结果。也就是说，它不会一次生成所有的结果，这对于大数据量处理，将会非常有用。
  • 2.除了延迟计算，生成器还能有效提高代码可读性。

我们用斐波那契数列举例

  • 传统递归方式
def fibonacci(num):
 	if num == 0 :return num
    if num <= 2: return 1
    return fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2)

print(fibonacci(10)) # 55

我们使用递归实现了，并且获取第十斐波纳数，但是如果我们想要查看是如何一步一步到55的就很麻烦，如果我们使用生成器就会非常的方便

def fibonacci(num):
    a, b, count = 0, 1, 0
    while True:
        if count > num: return
        yield a # 1
        a, b = b, a + b
        count += 1


f = fibonacci(10)
while True:
    try:
        print(next(f),end=", ") # 2
    except StopIteration as e: # 3 
        break

输出结果

>> 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55,

可以看见非常完美的输出了从0~10个斐波纳希数

代码解释

  1. a 为斐波纳希数当前项，每次都通过yiled项将它返回出来
  2. 通过死循环中的迭代将 斐波纳系数输出，并替换掉print的默认换行
  3. 当无法迭代器无法迭代，会抛出StopIteration异常，我们进行捕获，并停止迭代

二、生成器传值

def generator(name):
    while True:
        name = yield
        print(name)

g = generator("张三")
next(g)
g.send("壳子") # 1

>> 张三
>> 壳子

代码解析

  1. 我们通过生成器的 send方法将名字传入到了 函数中 然后将名字打印了出来

三、生成器状态

生成器共有四种状态

  • GEN_CREATED：生成器创建( 当我们执行生成器后，生成器如果不执行next就会一直处于这个状态 )
  • GEN_RUNNING：生成器正在运行 ( 此状态我们一般无法监听到, 是用于内部验证的 ，可以理解为正在执行next / send方法 执行器内部执行时的状态 官方原话是：正在又解释器执行的时候)
  • GEN_SUSPENDED：生成器等待状态( 当遇到 yield 时的状态 ，每次执行next / send 后都会处于这个状态 )
  • GEN_CLOSED：生成器已经关闭( 当生成器抛出 StopIteration 异常，或者手动close时的状态 )

可以在 inspect 源码中看见这四种状态
在这里插入图片描述

def generator(name):
    while True:
        name = yield
        print(name)

g = generator("张三")
print(inspect.getgeneratorstate(g))
next(g)
print(inspect.getgeneratorstate(g))
g.send("壳子")
print(inspect.getgeneratorstate(g))
g.close()
print(inspect.getgeneratorstate(g))

>> GEN_CREATED
>> GEN_SUSPENDED
>> 壳子
>> GEN_SUSPENDED
>> GEN_CLOSED

代码解释
我们可以通过inspect.getgeneratorstate(generator)方法来获取一个生成器的状态
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