python 生成器_Python生成器

生成器是一次生成一个值的特殊类型函数。可以将其视为可恢复函数。

对一个函数来说，如果需要记住一些执行状态。那对于一个普通函数，状态一定保存在函数体之外，也就是要用到全局变量（或静态全局变量），破坏了封装性。而对于一个类的成员函数，则通常将状态保存在类的成员变量中，封装性很好。

生成器吸取两种方式的长处，在普通函数的简捷形式的基础之上，又不破坏封装性，并达到了记录状态的目的。

简单的说就是在函数的执行过程中，yield语句会把你需要的值返回给调用生成器的地方，然后退出函数，下一次调用生成器函数的时候又从上次中断的地方开始执行，而生成器内的所有变量参数都会被保存下来供下一次使用。

与一般的函数不同的是，在调用生成器函数时，其函数体并没有被执行。只有执行next()的时候，函数体才真正开始执行

看下面一个简单的例子：for i in range(N):

yield i ** 2

if __name__ == '__main__':

G = generatorSquares(5)

while True:

try:

print(G.__next__())

except StopIteration:

break

例子中的generatorSquares中含有yield，它即是一个生成器函数，运行以上示例结果如下：

由此可以看出，generatorSquares可以记录运行的状态，当第一次调用时，generatorSquares中i为1，并在yield处暂停返回02并记录状态。待第二次调用时恢复之前的状态，i=2，之后yield 12，是不是很有趣呢？再然后以此类推...最后在到达末尾时，会抛出StopIteration异常以便停止迭代。

生成器可以拿来做什么呢？以下是引用的stackoverflow上的一段回答：

Generators give you lazy evaluation. You use them by iterating over them, either explicitly with 'for' or implicitly by passing it to any function or construct that iterates. You can think of generators as returning multiple items, as if they return a list, but instead of returning them all at once they return them one-by-one, and the generator function is paused until the next item is requested.

Generators are good for calculating large sets of results (in particular calculations involving loops themselves) where you don't know if you are going to need all results, or where you don't want to allocate the memory for all results at the same time. Or for situations where the generator usesanothergenerator, or consumes some other resource, and it's more convenient if that happened as late as possible.

Another use for generators (that is really the same) is to replace callbacks with iteration. In some situations you want a function to do a lot of work and occasionally report back to the caller. Traditionally you'd use a callback function for this. You pass this callback to the work-function and it would periodically call this callback. The generator approach is that the work-function (now a generator) knows nothing about the callback, and merely yields whenever it wants to report something. The caller, instead of writing a separate callback and passing that to the work-function, does all the reporting work in a little 'for' loop around the generator.

For example, say you wrote a 'filesystem search' program. You could perform the search in its entirety, collect the results and then display them one at a time. All of the results would have to be collected before you showed the first, and all of the results would be in memory at the same time. Or you could display the results while you find them, which would be more memory efficient and much friendlier towards the user. The latter could be done by passing the result-printing function to the filesystem-search function, or it could be done by just making the search function a generator and iterating over the result.

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