要理解generator，我们先从迭代(iteration)与迭代器(iterator)讲起.当然,本文的重点是generator,iteration与iterator的知识将点到即止
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。
以上是维基百科对迭代的定义。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iterable与iterator：
iterable是实现了__iter__()方法的对象.更确切的说，是container.__iter__()方法,该方法返回的是的一个iterator对象,因此iterable是你可以从其获得iterator的对象.~~使用iterable时,将一次性返回所有结果,都存放在内存中,并且这些值都能重复使用.~~以上说法严重错误!对于iterable,我们该关注的是,它是一个能一次返回一个成员的对象(iterable is an object capable of returning its members one at a time),一些iterable将所有值都存储在内存中,比如list,而另一些并不是这样,比如我们下面将讲到的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:
- 更新
iterator状态,令其指向后一项,以便下一次调用 - 返回当前结果
如果你学过C++，它其实跟指针的概念很像(如果你还学过链表的话，或许能更好地理解)。
正是__next__()，使得iterator能在每次被调用时，返回一个单一的值(有些教程里，称为一边循环，一边计算，我觉得这个说法不是太准确。但如果这样的说法有助于你的理解，我建议你就这样记)，从而极大的节省了内存资源。另一点需要格外注意的是，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。对iterator进行遍历之后，其就变成了一个空的容器了，但不等于None哦。因此，若要重复使用iterator，利用list()方法将其结果保存起来是一个不错的选择。
我们通过代码来感受一下。
>>> from collections import Iterable, Iterator >>> a = [1,2,3] # 众所周知,list是一个iterable >>> b = iter(a) # 通过iter()方法,得到iterator,iter()实际上调用了__iter__(),此后不再多说 >>> isinstance(a, Iterable) True >>> isinstance(a, Iterator) False >>> isinstance(b, Iterable) True >>> isinstance(b, Iterator) True # 可见,iterator是iterable,但iterable不一定是iterator # iterator是消耗型的,用一次少一次.对iterator进行变量,iterator就空了! >>> c = list(b) >>> c [1, 2, 3] >>> d = list(b) >>> d [] # 空的iterator并不等于None. >>> if b: ... print(1) ... 1 >>> if b == None: ... print(1) ... # 再来感受一下next() >>> e = iter(a) >>> next(e) #next()实际调用了__next__()方法,此后不再多说 1 >>> next(e) 2
既然提到了for ... in ...语句，我们再来简单讲下其工作原理吧，或许能帮助理解以上所讲的内容。
>>> x = [1, 2, 3] >>> for i in x: ... ...
我们对一个iterable用for ... in ...进行迭代时，实际是先通过调用iter()方法得到一个iterator，假设叫做X。然后循环地调用X的next()方法取得每一次的值，直到iterator为空，返回的StopIteration作为循环结束的标志。for ... in ...会自动处理StopIteration异常，从而避免了抛出异常而使程序中断。如图所示
磨刀不误砍柴工，有了前面的知识，我们再来理解generator与yield将会事半功倍。
首先先理清几个概念:
generator: A function which returns a generator iterator. It looks like a normal function except that it contains yield expressions for producing a series of values usable in a for-loop or that can be retrieved one at a time with the next() function.
generator iterator: An object created by a generator funcion.
generator expression: An expression that returns an iterator.
以上的定义均来自python官方文档。可见，我们常说的生成器，就是带有yield的函数，而generator iterator则是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。
>>> a = (elem for elem in [1, 2, 3]) >>> a <generator object <genexpr> at 0x7f0d23888048> >>> def fib(): ... a, b = 0, 1 ... while True: ... yield b ... a, b = b, a + b ... >>> fib <function fib at 0x7f0d238796a8> >>> b = fib() <generator object fib at 0x7f0d20bbfea0>
其实说白了,generator就是iterator的一种，以更优雅的方式实现的iterator。官方的说法是:
Python’s generators provide a convenient way to implement the iterator protocol.
你完全可以像使用iterator一样使用generator，当然除了定义。定义一个iterator，你需要分别实现__iter__()方法和__next__()方法，但generator只需要一个小小的yield(好吧，generator expression的使用比较简单,就不展开讲了。)
前文讲到iterator通过__next__()方法实现了每次调用，返回一个单一值的功能。而yield就是实现generator的__next__()方法的关键！先来看一个最简单的例子:
>>> def g():
... print("1 is")
... yield 1
... print("2 is")
... yield 2
... print("3 is")
... yield 3
...
>>> z = g()
>>> z
<generator object g at 0x7f0d2387c8b8>
>>> next(z)
1 is
1
>>> next(z)
2 is
2
>>> next(z)
3 is
3
>>> next(z)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
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。这与上文介绍的对iterator调用next()方法，执行原理一般无二。
有些教程里说generator保存的是算法，而我觉得用中断服务子程序来描述generator或许能更好理解，这样你就能将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。
怎么样,是不是瞬间就明白了yield的用法？
我们再来看另一段代码。
>>> def gen():
... while True:
... s = yield
... print(s)
...
>>> g = gen()
>>> g.send("kissg")
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can‘t send non-None value to a just-started generator
>>> next(g)
>>> g.send("kissg")
kissg
我正是看到这个形式的generator，懵了，才想要深入学习generator与yield的。结合以上的知识，我再告诉你，generator其实有第2种调用方法(恢复执行)，即通过send(value)方法将value作为yield表达式的当前值，你可以用该值再对其他变量进行赋值，这一段代码就很好理解了。当我们调用send(value)方法时，generator正由于yield的缘故被暂停了。此时，send(value)方法传入的值作为yield表达式的值，函数中又将该值赋给了变量s，然后print函数打印s，循环再遇到yield，暂停返回。
调用send(value)时要注意，要确保，generator是在yield处被暂停了，如此才能向yield表达式传值，否则将会报错(如上所示)，可通过next()方法或send(None)使generator执行到yield。
再来看一段yield更复杂的用法，或许能加深你对generator的next()与send(value)的理解。
>>> def echo(value=None):
... while 1:
... value = (yield value)
... print("The value is", value)
... if value:
... value += 1
...
>>> g = echo(1)
>>> next(g)
1
>>> g.send(2)
The value is 2
3
>>> g.send(5)
The value is 5
6
>>> next(g)
The value is None
上述代码既有yield value的形式，又有value = yield形式，看起来有点复杂。但以yield分离代码进行解读，就不太难了。第一次调用next()方法，执行到yield value表达式，保存上下文环境暂停返回1。第二次调用send(value)方法，从value = yield开始，打印，再次遇到yield value暂停返回。后续的调用send(value)或next()都不外如是。
但是，这里就引出了另一个问题，yield作为一个暂停恢复的点，代码从yield处恢复，又在下一个yield处暂停。可见，在一次next()(非首次)或send(value)调用过程中，实际上存在2个yield，一个作为恢复点的yield与一个作为暂停点的yield。因此，也就有2个yield表达式。send(value)方法是将值传给恢复点yield;调用next()表达式的值时，其恢复点yield的值总是为None，而将暂停点的yield表达式的值返回。为方便记忆，你可以将此处的恢复点记作当前的(current)，而将暂停点记作下一次的(next)，这样就与next()方法匹配起来啦。
generator还实现了另外两个方法throw(type[, value[, traceback]])与close()。前者用于抛出异常，后者用于关闭generator.不过这2个方法似乎很少被直接用到，本文就不再多说了，有兴趣的同学请看这里。
小结
- 可迭代对象(Iterable)是实现了
__iter__()方法的对象,通过调用iter()方法可以获得一个迭代器(Iterator)。 - 迭代器(Iterator)是实现了
__iter__()和__next__()的对象。 for ... in ...的迭代，实际是将可迭代对象转换成迭代器，再重复调用next()方法实现的。- 生成器(generator)是一个特殊的迭代器，它的实现更简单优雅
yield是生成器实现__next__()方法的关键。它作为生成器执行的暂停恢复点，可以对yield表达式进行赋值，也可以将yield表达式的值返回。
原文地址：https://www.cnblogs.com/pankypan/p/10392815.html