Python生成器详解

前面章节中,已经详细介绍了什么是迭代器。生成器本质上也是迭代器,不过它比较特殊。

以 list 容器为例,在使用该容器迭代一组数据时,必须事先将所有数据存储到容器中,才能开始迭代;而生成器却不同,它可以实现在迭代的同时生成元素。

也就是说,对于可以用某种算法推算得到的多个数据,生成器并不会一次性生成它们,而是什么时候需要,才什么时候生成。

不仅如此,生成器的创建方式也比迭代器简单很多,大体分为以下 2 步:
  1. 定义一个以 yield 关键字标识返回值的函数;
  2. 调用刚刚创建的函数,即可创建一个生成器。

举个例子:
def intNum():
    print("开始执行")
    for i in range(5):
        yield i
        print("继续执行")
num = intNum()
由此,我们就成功创建了一个 num 生成器对象。显然,和普通函数不同,number() 函数的返回值用的是 yield 关键字,而不是 return 关键字,此类函数又成为生成器函数

和 return 相比,yield 除了可以返回相应的值,还有一个更重要的功能,即每当程序执行完该语句时,程序就会暂停执行。不仅如此,即便调用生成器函数,Python 解释器也不会执行函数中的代码,它只会返回一个生成器(对象)。

要想使生成器函数得以执行,或者想使执行完 yield 语句立即暂停的程序得以继续执行,有以下 2 种方式:
  1. 通过生成器(上面程序中的 num)调用 next() 内置函数或者 __next__() 方法;
  2. 通过 for 循环遍历生成器。

例如,在上面程序的基础上,添加如下语句:
#调用 next() 内置函数
print(next(num))
#调用 __next__() 方法
print(num.__next__())
#通过for循环遍历生成器
for i in num:
    print(i)
程序执行结果为:

开始执行
0
继续执行
1
继续执行
2
继续执行
3
继续执行
4
继续执行

这里有必要给读者分析一个程序的执行流程:
1) 首先,在创建有 num 生成器的前提下,通过其调用 next() 内置函数,会使 Python 解释器开始执行 intNum() 生成器函数中的代码,因此会输出“开始执行”,程序会一直执行到yield i,而此时的 i==0,因此 Python 解释器输出“0”。由于受到 yield 的影响,程序会在此处暂停。

2) 然后,我们使用 num 生成器调用 __next__() 方法,该方法的作用和 next() 函数完全相同(事实上,next() 函数的底层执行的也是 __next__() 方法),它会是程序继续执行,即输出“继续执行”,程序又会执行到yield i,此时 i==1,因此输出“1”,然后程序暂停。

3) 最后,我们使用 for 循环遍历 num 生成器,之所以能这么做,是因为 for 循环底层会不断地调用 next() 函数,使暂停的程序继续执行,因此会输出后续的结果。

注意,在 Python 2.x 版本中不能使用 __next__() 方法,可以使用 next() 内置函数,另外生成器还有 next() 方法(即以 num.next() 的方式调用)。


除此之外,还可以使用 list() 函数和 tuple() 函数,直接将生成器能生成的所有值存储成列表或者元组的形式。例如:
num = intNum()
print(list(num))

num = intNum()
print(tuple(num))
程序执行结果为:

开始执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
[0, 1, 2, 3, 4]
开始执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
(0, 1, 2, 3, 4)

通过输出结果可以判断出,list() 和 tuple() 底层实现和 for 循环的遍历过程是类似的。

相比迭代器,生成器最明显的优势就是节省内存空间,即它不会一次性生成所有的数据,而是什么时候需要,什么时候生成。

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