【Python基础】生成器

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什么是生成器
生成器示例
生成器工作流程
生成器表达式
`send()`方法和`close()`方法
`send()`方法
`close()`方法

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什么是生成器

在Python中，使用生成器可以很方便地支持迭代器协议
生成器通过生成器函数产生，通过def定义，但不是通过return返回，而是通过yield一次返回一个结果，在每个结果之间挂起和继续它们的状态，来实现迭代器协议
yield本质上是一个语法糖，内部是一个状态机，维护着挂起和继续的状态，从而支持迭代器协议

生成器示例

def my_range(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i

        i += 1


my_range = my_range(3)

print(my_range)

print(next(my_range))
print(next(my_range))
print(next(my_range))

<generator object my_range at 0x0000019CE75804A0>
0
1
2

在这个例子中，定义了一个生成器函数my_range()
调用生成器函数会返回一个生成器对象，本质上是返回生成器对象的迭代器，通常直接称为生成器
既然生成器本质上是一个迭代器，那么其内部需要实现__iter__()方法和__next__()方法，dir()函数可以获取一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数查看生成器对象的属性和方法

def my_range(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i

        i += 1


my_range = my_range(3)

print(dir(my_range))

print('__iter__' in dir(my_range))
print('__next__' in dir(my_range))

['__class__', '__del__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'gi_yieldfrom', 'send', 'throw']
True
True

生成器工作流程

在上面的例子中加入一些打印信息，进一步看看生成器的工作流程

def my_range(n):
    print('开始迭代...')
    print('-' * 10)

    i = 0
    while i < n:
        print('迭代中...')

        yield i

        print('-' * 10)

        i += 1

        print('迭代结束')


gen_obj = my_range(3)

print(next(gen_obj))
print(next(gen_obj))
print(next(gen_obj))

开始迭代...
----------
迭代中...
0
----------
迭代结束
迭代中...
1
----------
迭代结束
迭代中...
2

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

通过结果可以看到：
- 当调用生成器函数的时候，函数只是返回了一个生成器对象，并没有运行
- 当第一次调用next()方法的时候，生成器函数才开始运行，运行到yield语句处停止，并将i作为返回值返回，执行过程为图中的①②
- 当继续调用next()方法的时候，生成器函数从上一次停止的地方，也就是yield语句处继续运行，直到再次运行到yield语句处停止，并将i作为返回值返回，执行过程为图中的③④②
- 如果下一次迭代不能运行到yield语句，就抛出StopIteration异常，生成器在当前yield语句处停止，不再执行③④②过程

生成器表达式

在介绍生成器表达式之前，先看看我们已经比较熟悉的列表解析

nums = [i for i in range(10) if i % 2]

print(nums)

[1, 3, 5, 7, 9]

上述列表解析返回一个包含 $1$ 到 $10$ 之间所有奇数的列表
当序列很长，而每次只需要获取一个元素时，应当考虑生成器而不是列表解析
生成器表达式的语法和列表解析一样，只不过生成器表达式是被()括起来的

gen_obj = (i for i in range(10) if i % 2)

print(gen_obj)

<generator object <genexpr> at 0x000001D6DC1E04A0>

生成器表达式并不是返回一个列表，而是返回一个生成器
使用生成器时，每迭代一次会产生（yield）出一个值来，实现了惰性加载（懒加载），只有在被迭代时才被赋值，并覆盖上一个值，所以在序列较长的情况下，使用生成器会优化内存

`send()`方法和`close()`方法

生成器中有两个重要的方法：send()方法和close方法

`send()`方法

在Python 2.5中，yield语句变成了yield表达式，也就是说yield可以有一个值，而这个值就是send()方法的参数，通过调用send()方法将值传递给yield，而send()的返回值为yield返回的值，所以send(None)和next()是等效的
注意，调用send()传入非None值前，生成器必须处于挂起状态，否则将抛出异常，也就是说，第一次运行生成器时，只能使用next()或send(None)，因为没有yield来接收这个值

def my_range(n):
    i = 0
    while i < n:
        var = yield i

        print(f'var 的值为 {var}')

        i += 1


my_range = my_range(3)

print(my_range.send(None))
print(my_range.send('hello'))
print(my_range.send('world'))

0
var 的值为 hello
1
var 的值为 world
2

`close()`方法

close()方法用于关闭生成器，对关闭后的生成器再次调用next()或send()将抛出StopIteration异常

def my_range(n):
    i = 0
    while i < n:
        var = yield i

        print(f'var 的值为 {var}')

        i += 1


my_range = my_range(3)

print(my_range.send(None))
print(my_range.send('hello'))

my_range.close()

print(my_range.send('world'))

0
var 的值为 hello
1
Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/FOLLOW_MY_HEART/Desktop/Python基础/【Python基础】生成器/test.py", line 18, in <module>
    print(my_range.send('world'))
StopIteration