python-生成器generation

阐述思路是：迭代（iteration）、迭代器（iterator）、生成器（generator）。

迭代

迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了接近并到达所需的目标或结果。每一次对过程的重复被称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会被用来作为下一次迭代的初始值。

 

在python中,迭代通常是通过for ... in ...来完成的,而且只要是可迭代对象(iterable),都能进行迭代.这里简单讲下iterator:

iterator是实现了iterator.__iter__()和iterator.__next__()方法的对象。iterator.__iter__()方法返回的是iterator对象本身.根据官方的说法,正是这个方法,实现了for ... in ...语句.而iterator.__next__()是iterator区别于iterable的关键了,它允许我们显式地获取一个元素.当调用next()方法时,实际上产生了2个操作:

1. 更新iterator状态,令其指向后一项,以便下一次调用
2. 返回当前结果

（正是__next__(),使得iterator能在每次被调用时,返回一个单一的值；iterator是消耗型的,即每一个值被使用过后,就消失了.因此,你可以将以上的操作2理解成pop.）

【for…in…情况：

 

 

】

 

生成器：

【基本概念：

常说的生成器,就是带有yield的函数；

generator iterator是generator function的返回值,即一个generator对象；

而形如(elem for elem in [1,2,3])的表达式,称为generator expression,实际使用与generator无异.】

Yield使用示例：

 

第一次调用next()方法时,函数似乎执行到yield 1,就暂停了.然后再次调用next()时,函数从yield 1之后开始执行的,并再次暂停.第三次调用next(),从第二次暂停的地方开始执行.第四次,抛出stopiteration异常.

事实上,generator确实在遇到yield之后暂停了,确切点说,是先返回了yield表达式的值,再暂停的.当再次调用next()时,从先前暂停的地方开始执行,直到遇到下一个yield.

可以将yield理解成一个中断服务子程序的断点,没错,是中断服务子程序的断点.我们每次对一个generator对象调用next()时,函数内部代码执行到”断点”yield,然后返回这一部分的结果,并保存上下文环境,”中断”返回.