生成器

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内容概要

  • 生成器与yield
  • yield表达式应用
  • 三元表达式、列表生成式、生成器表达式

内容详细

生成器与yield

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若函数体包含yield关键字，再调用函数，并不会执行函数体代码，得到的返回值即生成器对象

>>> def my_range(start,stop,step=1):
...     print('start...')
...     while start < stop:
...         yield start
...         start+=step
...     print('end...')
... 
>>> g=my_range(0,3)
>>> g
<generator object my_range at 0x104105678>
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生成器内置有__iter__和__next__方法，所以生成器本身就是一个迭代器

>>> g.__iter__
<method-wrapper '__iter__' of generator object at 0x1037d2af0>
>>> g.__next__
<method-wrapper '__next__' of generator object at 0x1037d2af0>
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所以我们可以用next(生成器)触发生成器所对应函数的执行

>>> next(g) # 触发函数执行直到遇到yield则停止,将yield后的值返回，并在当前位置挂起函数
start...
0
>>> next(g) # 再次调用next(g)，函数从上次暂停的位置继续执行，直到重新遇到yield...
1
>>> next(g) # 周而复始...
2
>>> next(g) # 触发函数执行没有遇到yield则无值返回，即取值完毕抛出异常结束迭代
end...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
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既然生成器对象属于迭代器，那么必然可以使用for循环迭代：

>>> for i in countdown(3):
...     print(i)
... 
countdown start
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Done!

有了yield关键字，我们就有了一种自定义迭代器的实现方式
yield可以用于返回值，但不同于return，函数一旦遇到return就结束了，而yield则可以保存函数的运行状态并挂起函数，用来返回多次值

yield表达式应用

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在函数内可以采用表达式形式的yield

def eater():
    print('ready to eat')
    while True:
        food = yield
        print('get the food: %s, and start to eat' % food)
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可以拿到函数的生成器对象持续为函数体send值：

g = eater() # 得到生成器对象
g
>>> <generator object eater at 0x101b6e2b0>
next(g) # 需要事先'初始化'一次，让函数挂起在food = yield，等待调用g.send()方法为其传值
>>> ready to eat
g.send('包子')
>>> get the food: 包子, and start to eat
g.send('鸡腿')
>>> get the food: 鸡腿, and start to eat
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'''
针对表达式形式的yield，生成器对象必须事先被初始化一次，让函数挂起在food = yield的位置，等待调用g.send()方法为函数体传值，g.send(None)等同于next(g)
'''

• 我们可以编写装饰器来完成为所有表达式形式yield对应生成器的初始化操作，如下

def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return wrapper

@init
def eater():
    print('Ready to eat')
    while True:
        food=yield
        print('get the food: %s, and start to eat' %food)
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表达式形式的yield也可以用于返回多次值，即变量名=yield 值的形式，如下

>>> def eater():
...     print('Ready to eat')
...     food_list=[]
...     while True:
...         food=yield food_list
...         food_list.append(food)
... 
>>> e=eater()
>>> next(e)
Ready to eat
[]
>>> e.send('蒸羊羔')
['蒸羊羔']
>>> e.send('蒸熊掌')
['蒸羊羔', '蒸熊掌']
>>> e.send('蒸鹿尾儿')
['蒸羊羔', '蒸熊掌', '蒸鹿尾儿']

三元表达式、列表生成式、生成器表达式

三元表达式

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三元表达式是python为我们提供的一种简化代码的解决方案，语法如下：

# res = 条件成立时返回的值 if 条件 else 条件不成立时返回的值

针对下述场景：

def max2(x,y):
    if x > y:
        return x
    else:
        return y

res = max2(1,2)
用三元表达式可以一行解决

x=1
y=2
# res = x if x > y else y # 三元表达式

列表生成式

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列表生成式是python为我们提供的一种简化代码的解决方案，用来快速生成列表，语法如下：

[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]

#类似于
res=[]
for item1 in iterable1:
    if condition1:
        for item2 in iterable2:
            if condition2
                ...
                for itemN in iterableN:
                    if conditionN:
                        res.append(expression)
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针对下述场景：

egg_list=[]
for i in range(10):
    egg_list.append('鸡蛋%s' %i)
用列表生成式可以一行解决

# egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]

生成式表达式

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创建一个生成器对象有两种方式：
1 调用带yield关键字的函数

2 生成器表达式 ---> 与列表生成式的语法格式相同，只需要将[]换成()即可：
    （expression for item in iterable if condition）
    
对比列表生成式返回的是一个列表，生成器表达式返回的是一个生成器对象

>>> [x*x for x in range(3)]
[0, 1, 4]
>>> g=(x*x for x in range(3))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x101be0ba0>
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对比列表生成式，生成器表达式的优点自然是节省内存（一次只产生一个值在内存中）

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
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>>> next(g) #抛出异常StopIteration
如果我们要读取一个大文件的字节数，应该基于生成器表达式的方式完成

with open('db.txt','rb') as f:
    nums=(len(line) for line in f)
    total_size=sum(nums) # 依次执行next(nums)，然后累加到一起得到结果=