python中的generator

怎么用python实现一个斐波那契数列？新手们很容易这样写：

def fab(max):    n, a, b = 0, 0, 1    while n < max:        print b        a, b = b, a+b        n += 1

这样可以正确的获得斐波那契数列，但是在函数中，用print打印数字导致函数复用性较差。因为fab函数没有返回值，其他函数没法得到通过fab函数产生的数列。

针对这个问题的一个改进办法，就是不直接打印出来，而是返回一个List，于是可以写成这样：

def fab(max):    n, a, b = 0, 0, 1    result = list()    while n < max:        result.append(b)        a, b = b, a+b        n += 1    return result

然后通过以下方式打印出list中的数字:

for n in fab(5):    print n

这样增加了函数的复用性，但随之而来另一个问题，内存占用会随着max的值增大而增大，如果要控制内存占用，不推荐使用List。

要保存中间结果，可以通过iterable对象来迭代。例如：

for x in range(1000): pass

上面这段代码会生成一个含1000个元素的list，而：

for x in xrange(1000): pass

则不会生成一个List，而是在在每次迭代时返回下一个数值，内存占用空间很小。xrange返回的就是一个iterable对象。

因此，针对上面的问题，可以把fab函数改进成为一个支持iterable的class。

class Fab(object):    def __init__(self, max):        self.max = max        self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1    def __iter__(self):        return self    def next(self):        if self.n < self.max:            r = self.b            self.a, self.b = self.b, self.a + self.b            self.n += 1            return r        raise StopIteration()

Fab类通过调用next()函数不断返回数列中的下一个数，内存占用始终是一个常数。

for n in Fab(5):    print n

但是这段代码和之前的代码比较起来，显得没那么简洁。为了保存代码的简洁，又要获得iterable的效果，yield就派上用场了。

def fab(max):    n, a, b = 0, 0, 1    while n < max:        yield b        a, b = b, a+b        n += 1

这段代码只是把第一段代码中的print b改成了yield b，就有了iterable的效果。调用方式为：

for n in fab(5):    print n

此处，yield的作用就是把一个函数变成一个generator，带有yield的函数不再是一个普通函数，python解释器会将其视为一个generator，调用fab(5)不会执行fab函数，而是返回一个可迭代对象。在for循环执行时，每次循环都会执行fab函数内部的代码，执行到yield b时，fab函数就返回一个迭代值，下次迭代时，就会从yield b的下一条语句继续执行，函数中的本地变量和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到yield。

可以通过手动调用fab(5)的next()方法，看到具体的执行流程。

>>> f = fab(5)  >>> f.next()  1  >>> f.next()  1  >>> f.next()  2  >>> f.next()  3  >>> f.next()  5  >>> f.next()  Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module>  StopIteration

当函数执行结束时，generator自动抛出StopIteration异常，表示迭代完成。在for循环中，无需处理StopIteration异常，程序会正常结束。