Python的生成器

生成器是Python新引入的概念，由于历史原因，它也叫做简单生成器。它和迭代器可能近几年来引入的最大的两个特征。但是，生成器的概念则要更高级一些，需要花费一些功夫才能理解它是如何工作的以及有什么用处。生成器可以帮助读者写出优雅的代码，当然，编写任何程序时不使用生成器也是可以的。

生成器是一种普通的函数语法定义的迭代器。它的工作方式可以用例子来很好地展现。

1、创建迭代器

创建一个生成器就象创建函数一样。接下来用一个例子说明生成器的知识。首先创建一个嵌套列表的函数。参数是一个例子，如下所示：

nested=[[1,2],[3,4],[5]]

换句话说技术第一个列表的列表。函数应该按顺序打印列表中的数字。解决的方法如下：

def flattern(nested):for sublist in nested:for element in sublist:yield element                print(element)

这个函数的大部分是很简单的。首先迭代提供的嵌套列表中的所有子列表，然后按顺序迭代子列表中的元素。如果最后一行是print(element)的话，那么就容易理解了，不是吗？

这里的yield语句是新知识。任何包含yield语句的函数称为生成器。除了名字不同以外，它的行为和普通的函数也有很大的差别。这就在于它不像return哪样返回值，而是每次产生多个值。每次产生一个值，函数就会被冻结：即函数停在哪点等待被重新唤醒。函数被重新唤醒后就从停止的哪点开始执行。

2、递归生成器

上诉创建的生成器只能处理两层嵌套，为了处理嵌套使用了两个for循环。哪如何处理任意层嵌套的呢？每层嵌套需要增加一个for循环，但因为不知道几层嵌套，所以必须把解决方案变得灵活。用递归能解决此问题。

def flatten(nested):try:for sublist in nested:for element in flatten(sublist):yield elementexcept TypeError:yield nested

当flattern被调用时，有两种可能性：基本情况和需要递归的情况。

在基本情况中，函数被告知展开一个元素，这种情况下，for循环会引起一个TypeError异常，生成器会产生一个元素。

需要递归情况中，展开还是一个列表。程序会遍历所有的字列表，并对他们调用flattern，然后使用使用另一个for循环来产生被展开的字列表中的所有元素。

>>>list(flattern([[[1],2],3,4,[5,[6,7]],8]))

[1,2,3,4,5,6,7,8]

如果输入的函数类似于字符串的对象，迭代对结果产生干扰（但不会引发TypeError），为了处理这种情况，则必须在生成器中的开始添加一个检查语句。试着将传入的对象和一个字符拼接，看看会不会引发TypeError，这是检查一个对象是不是类似于字符串的最简单，最快捷的方法。下面是加入了检查语句的生成器：

def flatten(nested):try:try:nested+' 'except TypeError:passelse:raise TypeErrorfor sublist in nested:for element in flatten(sublist):yield elementexcept TypeError:yield nested

如果表达式nest+‘ ’引发了一个TypeError，它就会被忽略。然后如果没有引发TypeError，那么内层try语句中else子句就会引发一个TypeError异常。这就会按照原来的样子生成类似于字符串的对象（在except子句的外面）.

例子展示：

>>>list(flatten(['foo',['bar',['baz']]]))

['foo','bar','baz']

3、通用生成器

如果到目前的所有例子你看懂了，哪应该或多或少地知道如何使用生气器。生成器是一个包含yield关键字的函数。当它被调用时，在函数体中的代码，而会返回一个迭代器。每次请求一个值，就会执行生成器中的代码，知道遇见一个yield或者return语句。yield语句意味着应该生成一个值。return语句意味着生成器要停止执行（不再生成任何东西，return语句只有一个生成器中使用时才能进行无参数调用）。

换句话说，生成器是由两部分组成：生成器的函数和生成器的迭代器。生成器的函数是用def语句定义的，包含yield的部分，生成器的迭代器是这个函数返回的部分。按一种不是很准确的说法。两个实体经常被当做一个，合起来叫做生成器。

>>>def simple_generator():

yield 1

. . .

>>>simple_generator

<function simple_generator at 153b44>

>>>simple_generator()

<genertor object at 1510b0>

生成器的函数返回迭代器可以像其他的迭代器那样使用。

4、生成器方法

生成器的新特征是在开始运行后为生成器提供值得能力。表现为生成器和“外部世界”进行交流的渠道，要注意下面两点。

（1）外部作用域访问生成器的send方法，就像访问next方法一样，只不过前者使用一个参数（要发送的‘’消息‘’————任意对象）。

（2）在内部则挂起生成器，yield现在作为表达式而不是语句使用，换句话说，当生成器重新运行的时候，yield方法返回一个值，也就是外部通过send发放发送的值。如果next方法被使用，那么yield方法返回None。

！！！使用send方法只有在生成器挂起之后才有意义（也就是说yield函数第一次被执行之后）。如果在此之前需要给生成器提供更多信息，那么只需要使用生成器函数的参数。如果真想对刚刚启动的生成器使用send方法，那么可以将None作为其参数进行调用。

例：

def repeater(value):while True:new=(yield value)if new is not None:value=new

使用方法如下：

r=repeater(42)

r.next()

42

r.send("Hello,world!")

"Hello,world!"

生成器还有其他两个方法：

（3）throw方法用于在生成器内引发一个异常

（4）close方法用于停止生成器。

close方法也是建立在异常的基础上的。它在yield运行处引发一个GeneratorExit异常，所以如果需要在生成器内进行代码清理的话，则可以将yield语句放在try/finally语句中。

5、模拟生成器

生成器在旧版本中的python中是不可用的。下面介绍的使用普通函数模拟生成器。

先从生成器的代码开始。首先下面语句放在函数图的开始处：

resulr=[ ]

然后将下面这种形式的代码：

yield some_expression

用下面的语句替换：

result.append(some_expression)

最后，在函数的末尾，添加下面的语句：

return result

此方法适用于大多数的生成器（比如，不能用于一个无限的生成器，当然不能把它的值放入列表中）.

下面是flattern生成器用普通函数的版本：

def flatten(nested):result=[]try:try:nested+' 'except TypeError:passelse:raise TypeErrorfor sublist in nested:for element in flatten(sublist):result.append(element)except TypeError:result.append(nested)return result