Python 生成器|极客教程

Python 生成器

在 Python 中，生成器是一种特殊的函数，它可以在需要时逐个地生成值，而不是一次性生成所有值。生成器函数使用 yield 语句来返回每个值，并保持函数的执行状态，等待下一次调用返回下一个值。生成器在很多情况下可以替代普通的迭代器，让代码更加简洁和高效。

创建生成器

要创建一个生成器函数，只需要在普通函数中使用 yield 语句即可。下面是一个简单的示例：

def my_generator(n):
    for i in range(n):
        yield i

# 调用生成器函数
gen = my_generator(5)

# 遍历生成器输出值
for i in gen:
    print(i)

运行以上代码，输出为：

在生成器函数 my_generator 中，使用 for 循环遍历 range(n)，并通过 yield 语句返回每个值 i。主程序中调用生成器函数后，通过 for 循环依次获取生成器的值并打印出来。

生成器表达式

除了使用生成器函数来创建生成器，Python 还支持使用生成器表达式来快速地创建生成器。生成器表达式看起来类似于列表推导式，但使用圆括号而不是方括号。下面是一个示例：

# 生成器表达式
gen = (i for i in range(5))

# 遍历生成器输出值
for i in gen:
    print(i)

运行以上代码，输出为：

在生成器表达式 (i for i in range(5)) 中，我们使用生成器表达式和 range(5) 来创建一个生成器，然后通过 for 循环遍历生成器并输出值。

生成器 vs 列表

生成器和列表在某些方面是相似的，它们都可以用来保存一系列的值。但是它们之间也有一些重要的区别：

内存消耗： 生成器是惰性的，它不会一次性生成所有值，而是在需要时逐个生成。这意味着生成器在处理大量数据时消耗的内存更少。
迭代性能： 由于生成器是按需生成值的，它可以更高效地进行迭代。特别是对于很大的数据集，生成器往往比列表更快。

生成器方法

生成器对象有一些内置的方法，可以用于操作生成器的值和状态。以下是一些常用的生成器方法：

send(value): 用于从调用方向生成器发送值，并返回生成器产生的值。
close(): 用于关闭生成器，结束生成器的迭代。
throw(type, value=None, traceback=None): 用于向生成器抛出异常。

下面是一个示例展示如何使用生成器的方法：

def countdown(n):
    while n > 0:
        try:
            value = yield n
        except ValueError:
            yield "Error occurred"
            return
        if value is not None:
            n = value
        else:
            n -= 1

gen = countdown(5)
print(next(gen))  # 输出：5
print(gen.send(3))  # 输出：3
print(gen.send(2))  # 输出：2
gen.throw(ValueError)  # 输出："Error occurred"

在上面的示例中，countdown 函数是一个生成器函数，每次调用 yield 返回倒计时值，并通过 send 方法接收调用方传递的值。当捕获到异常时，使用 throw 方法抛出异常并结束生成器的迭代。