python学习之生成器(Generators)

想要了解什么是生成器，那么我们先要知道什么是迭代器(iterators)，迭代器是一个让程序员可以遍历一个容器（特别是列表）的对象。然而，一个迭代器在遍历并读取一个容器的数据元素时，并不会执行一个迭代。这句话可能不好理解，这句话里面包含几个概念我们先了解一下，然后再理解到底什么是生成器（Generators）。
可迭代对象(Iterable)
一个可迭代对象可以是python中的任意对象，只要改对象定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法，或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法。简单说，一个可迭代对象就是任意的对象，只要它能给我们提供一个迭代器(Iterator)。
迭代器(Iterator)
一个迭代器是一个任意对象，只要它定义了一个next（在python2中的叫法）或者__next__方法，那么它就是一个迭代器，是不是很简单。
下面我们了解一下什么叫迭代（iteration）。
迭代(Iteration)
用简单的话讲，他就是从某个地方（比如一个列表）取出一个元素的过程。当我们使用一个循环来遍历某个东西时，这就是一个迭代。迭代就是这个遍历过程本身的名字。


那么我们再来了解一下什么是生成器(generators)。
生成器也是一种迭代器，但是你只能对其迭代一次。这是因为他们并没有把所有的值存在内存中，而是在运行时生成值。你通过遍历来使用它们，要么用一个for循环，要么将他们传递给任意可以进行迭代的函数和结构。大多数时候生成器是以函数的形式来实现的，然而他们并不会返回一个值，而是yield（python中的一个关键字）出一个值。下面我们看一个简单的生成器的例子：

def generator_function():    for i in range(10):        yield ifor item in generator_function():    print(item)

以上的程序会输出为：

# Output: 0# 1# 2# 3# 4# 5# 6# 7# 8# 9

这只是一个简单的例子来帮着我们理解，实际上并不是很实用。生成器最佳的应用场景是：你不想同一时间将所有计算出来的大量结果集分配到内存中，特别是结果集中还包含循环的时候。因为这样做的时候会消耗大量的资源，在python2种很多标准函数都会返回一个列表，但是在python3种都修改成了生成器，因为生成器能够占用更少的资源。
我们看一下下面这个计算斐波那契数列的生成器：

# generator versiondef fibon(n):    a = b = 1    for i in range(n):        yield a        a, b = b, a + bfor x in fibon(1000000):    print(x)

用这种方式我们不用担心他会占用大量的资源，但是如果我们按照之前的方式来实现的话：

def fibon(n):    a = b = 1    result = []    for i in range(n):        result.append(a)        a, b = b, a + b    return result

这也许会在计算很大的参数时，用尽所有的资源，之前我们说过生成器使用一次迭代，但我们并没有测试过，在测试之前我们需要了解一下python的一个内置函数next()。它允许我们获取序列的下一个元素。

def generator_function():    for i in range(3):        yield igen = generator_function()print(next(gen))# Output: 0print(next(gen))# Output: 1print(next(gen))# Output: 2print(next(gen))# Output: Traceback (most recent call last):#            File "<stdin>", line 1, in <module>#         StopIteration

从上面的例子中，我们可以看到，当yield掉所有的值后，next函数触发了一个StopIteration的异常，这个异常告诉我们，所有的值都被yield完了。那么为什么我们执行for循环的时候不会抛出这个异常呢，因为for循环会自动捕捉到这个异常并且会自动停止调用next()。
同时python中的一些内置的数据类型也支持迭代，比如：

my_string = "Yasoob"next(my_string)# Output: Traceback (most recent call last):#             File "<stdin>", line 1, in <module>#         TypeError: str object is not an iterator

当我们试图直接对str对象执行next操作是，会发生TypeError的异常，这个异常说str对象不是一个迭代器。是的，因为他是一个可迭代对象，但不是一个迭代器，这意味着他虽然可以迭代，但是我们不能直接对其进行迭代操作。那么我们要怎么对其进行迭代呢，这是我们需要学习python的另一个内置函数iter()了，它将根据一个可迭代对象返回一个迭代器对象。比如：

my_string = "Yasoob"my_iter = iter(my_string)next(my_iter)# Output: 'Y'

这就是生成器和迭代器相关的知识啦，想要完全掌握这些知识，还需要我们在程序中经常运用哦！