1樓：
生成器(generator)概念
生成器不會把結果儲存在乙個系列中，而是儲存生成器的狀態，在每次進行迭代時返回乙個值，直到遇到stopiteration異常結束。
生成器語法
生成器表示式： 通列表解析語法，只不過把列表解析的換成()
生成器表示式能做的事情列表解析基本都能處理，只不過在需要處理的序列比較大時，列表解析比較費記憶體。
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11>>> gen = (x**2 for x in range(5))
>>> gen
at 0x0000000002fb7b40>
>>> for g in gen:
... print(g, end='-')
...0-1-4-9-16-
>>> for x in [0,1,2,3,4,5]:
... print(x, end='-')
...0-1-2-3-4-5-
生成器函式： 在函式中如果出現了yield關鍵字，那麼該函式就不再是普通函式，而是生成器函式。
但是生成器函式可以生產乙個無線的序列，這樣列表根本沒有辦法進行處理。
yield 的作用就是把乙個函式變成乙個 generator，帶有 yield 的函式不再是乙個普通函式，python 直譯器會將其視為乙個 generator。
下面為乙個可以無窮生產奇數的生成器函式。
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11def odd():
n=1while true:
yield n
n+=2
odd_num = odd()
count = 0
for o in odd_num:
if count >=5: break
print(o)
count +=1
當然通過手動編寫迭代器可以實現類似的效果，只不過生成器更加直觀易懂
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11class iter:
def __init__(self):
self.start=-1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.start +=2
return self.start
i = iter()
for count in range(5):
print(next(i))
題外話： 生成器是包含有__iter()和next__()方法的，所以可以直接使用for來迭代，而沒有包含stopiteration的自編iter來只能通過手動迴圈來迭代。
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>>> from collections import iterable
>>> from collections import iterator
>>> isinstance(odd_num, iterable)
true
>>> isinstance(odd_num, iterator)
true
>>> iter(odd_num) is odd_num
true
>>> help(odd_num)
help on generator object:
odd = class generator(object)
| methods defined here:
|| __iter__(self, /)
| implement iter(self).
|| __next__(self, /)
| implement next(self).
......
看到上面的結果，現在你可以很有信心的按照iterator的方式進行迴圈了吧！
在 for 迴圈執行時，每次迴圈都會執行 fab 函式內部的**，執行到 yield b 時，fab 函式就返回乙個迭代值，下次迭代時，**從 yield b 的下一條語句繼續執行，而函式的本地變數看起來和上次中斷執行前是完全一樣的，於是函式繼續執行，直到再次遇到 yield。看起來就好像乙個函式在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次，每次中斷都會通過 yield 返回當前的迭代值。
yield 與 return
在乙個生成器中，如果沒有return，則預設執行到函式完畢時返回stopiteration；
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11>>> def g1():
... yield 1
...>>> g=g1()
>>> next(g) #第一次呼叫next(g)時，會在執行完yield語句後掛起，所以此時程式並沒有執行結束。
1>>> next(g) #程式試圖從yield語句的下一條語句開始執行，發現已經到了結尾，所以丟擲stopiteration異常。
traceback (most recent call last):
file "", line 1, in
stopiteration
>>>如果遇到return,如果在執行過程中 return，則直接丟擲 stopiteration 終止迭代。
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>>> def g2():
... yield 'a'
... return
... yield 'b'
...>>> g=g2()
>>> next(g) #程式停留在執行完yield 'a'語句後的位置。
'a'>>> next(g) #程式發現下一條語句是return，所以丟擲stopiteration異常，這樣yield 'b'語句永遠也不會執行。
traceback (most recent call last):
file "", line 1, in
stopiteration
如果在return後返回乙個值，那麼這個值為stopiteration異常的說明，不是程式的返回值。
生成器沒有辦法使用return來返回值。
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11>>> def g3():
... yield 'hello'
... return 'world'
...>>> g=g3()
>>> next(g)
'hello'
>>> next(g)
traceback (most recent call last):
file "", line 1, in
stopiteration: world
生成器支援的方法
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17>>> help(odd_num)
help on generator object:
odd = class generator(object)
| methods defined here:
......
| close(...)
| close() -> raise generatorexit inside generator.
|| send(...)
| send(arg) -> send 'arg' into generator,
| return next yielded value or raise stopiteration.
|| throw(...)
| throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator,
| return next yielded value or raise stopiteration.
......
close()
手動關閉生成器函式，後面的呼叫會直接返回stopiteration異常。
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13>>> def g4():
... yield 1
... yield 2
... yield 3
...>>> g=g4()
>>> next(g)
1>>> g.close()
>>> next(g) #關閉後，yield 2和yield 3語句將不再起作用
traceback (most recent call last):
file "", line 1, in
stopiteration
send()
生成器函式最大的特點是可以接受外部傳入的乙個變數，並根據變數內容計算結果後返回。
這是生成器函式最難理解的地方，也是最重要的地方，實現後面我會講到的協程就全靠它了。
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13def gen():
value=0
while true:
receive=yield value
if receive=='e':
break
value = 'got: %s' % receive
g=gen()
print(g.send(none))
print(g.send('aaa'))
print(g.send(3))
print(g.send('e'))
執行流程：
通過g.send(none)或者next(g)可以啟動生成器函式，並執行到第乙個yield語句結束的位置。此時，執行完了yield語句，但是沒有給receive賦值。
yield value會輸出初始值0注意：在啟動生成器函式時只能send(none),如果試圖輸入其它的值都會得到錯誤提示資訊。
通過g.send(『aaa』)，會傳入aaa，並賦值給receive，然後計算出value的值，並回到while頭部，執行yield value語句有停止。此時yield value會輸出」got:
aaa」，然後掛起。
通過g.send(3)，會重複第2步，最後輸出結果為」got: 3″
當我們g.send(『e』)時，程式會執行break然後推出迴圈，最後整個函式執行完畢，所以會得到stopiteration異常。
最後的執行結果如下：
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70got: aaa
got: 3
traceback (most recent call last):
file "h.py", line 14, in
print(g.send('e'))
stopiteration
throw()
用來向生成器函式送入乙個異常，可以結束系統定義的異常，或者自定義的異常。
throw()後直接跑出異常並結束程式，或者消耗掉乙個yield，或者在沒有下乙個yield的時候直接進行到程式的結尾。
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def gen():
while true:
try:
yield 'normal value'
yield 'normal value 2'
print('here')
except valueerror:
print('we got valueerror here')
except typeerror:
break
g=gen()
print(next(g))
print(g.throw(valueerror))
print(next(g))
print(g.throw(typeerror))
輸出結果為：
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78normal value
we got valueerror here
normal value
normal value 2
traceback (most recent call last):
file "h.py", line 15, in
print(g.throw(typeerror))
stopiteration
解釋：print(next(g))：會輸出normal value，並停留在yield 『normal value 2』之前。
由於執行了g.throw(valueerror)，所以會跳過所有後續的try語句，也就是說yield 『normal value 2』不會被執行，然後進入到except語句，列印出we got valueerror here。然後再次進入到while語句部分，消耗乙個yield，所以會輸出normal value。
print(next(g))，會執行yield 『normal value 2』語句，並停留在執行完該語句後的位置。
g.throw(typeerror)：會跳出try語句，從而print(『here』)不會被執行，然後執行break語句，跳出while迴圈，然後到達程式結尾，所以跑出stopiteration異常。
下面給出乙個綜合例子，用來把乙個多維列表，或者說扁平化多維列表)
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def flatten(nested):
try:
#如果是字串，那麼手動丟擲typeerror。
if isinstance(nested, str):
raise typeerror
for sublist in nested:
#yield flatten(sublist)
for element in flatten(sublist):
#yield element
print('got:', element)
except typeerror:
#print('here')
yield nested
l=['aaadf',[1,2,3],2,4,[5,[6,[8,[9]],'ddf'],7]]
for num in flatten(l):
print(num)
如果理解起來有點困難，那麼把print語句的註釋開啟在進行檢視就比較明了了。
總結按照鴨子模型理論，生成器就是一種迭代器，可以使用for進行迭代。
第一次執行next(generator)時，會執行完yield語句後程式進行掛起，所有的引數和狀態會進行儲存。再一次執行next(generator)時，會從掛起的狀態開始往後執行。在遇到程式的結尾或者遇到stopiteration時，迴圈結束。
可以通過generator.send(arg)來傳入引數，這是協程模型。
可以通過generator.throw(exception)來傳入乙個異常。throw語句會消耗掉乙個yield。
可以通過generator.close()來手動關閉生成器。
next()等價於send(none)
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