Python生成器函数和yield与from

生成器generator

• 生成器指的是生成器对象，可以由生成器表达式得到，也可以使用yield关键字得到一个生成器函数，调用这个函数得到一个生成器对象
• 生成器对象，是一个可迭代对象，是一个迭代器
• 生成器对象，是延迟计算、惰性求值

yield关键字

• yield关键字，可以中断当前函数执行。如果函数中使用了yield 那么该函数一定是一个生成器函数

生成器函数

• 定义：函数体中包含了yield关键字的函数，被称作为生成器函数。生成器函数调用后返回生成器对象。生成器函数体不会在生成器函数调用时立即执行

• next(generator)可以获取生成器函数生成的生成器对象的下一个值

• generator.send(arg)可以获取生成器函数生成的生成器对象的下一个值。同时，会将arg的值传递给需要获取yield返回值的对象。

  1. 简单示例一：

  def getNum():
  for i in range(5):
      yield i   #注意当执行时遇到yield语句，就暂停该函数的执行。并将yield后面的值返回。
  gnum = getNum() #生成器函数执行，会返回生成器对象。可迭代。
  
  for i in range(6):
      print(next(gnum)) # 注意，如果函数体执行完成，生成器的游标走到了末尾。会报StopIteration错误
  

  
  2. 简单示例二(练习使用send与yield结合)：

  def counter():
  def sol():
      n = 0
      while True:
          n += 1
          response = yield n  #使用response获取关键字yield的返回值。注意使用next()调用时返回值是None
          if isinstance(response,int):
              n = response
      soll = sol()  #定义一个sol生成器对象
      return lambda x=None: next(soll) if x is None else soll.send(x)
  
  cunt = counter() #执行counter函数，获取一个操作计数器的函数。
  print([cunt() for _ in range(5)])  #根据计数器函数获取5个值放在list中
  print(cunt(100))  #初始化计数器函数的初始值
  print([cunt() for _ in range(5)])  #根据计数器函数，获取5个值放在list中
  

  
  3. 例子3：生成器中的闭包

  def getcont():
      key = 5
      hh = (key+i for i in range(4))
      key = 100  #注意此时生成器中的key对应的值会变成100
      return hh
  hh = getcont()  ## 注意此时生成器中key对应的值变成100，形成闭包。
  key = 120 #此时key与hh中生成器的key不同
  list(hh)
  

  
  4. 特殊例子4注意：

  def add(n,i):
      return n+i
  
  def test():   #生成器函数值为【0,1,2,3,】
      for i in range(4):
          yield i
  
  g=test()
  for n in [1,10]:
      g=(add(n,i) for i in g)   #定义生成器，其中生成器中n为标识符。注意：n为标识符，当循环执行完成后，局部变量中n的值为10
  #     g = (add(n,i) for i in (add(n,i) for i in g) )
  print(list(g))
  

  

• 注意：

1. 生成器函数中，可以多次使用yield,每次执行一个车yield会暂停执行，把yield表达式的值返回
2. 再次执行会执行到下一个 yield语句，又会暂停
3. return语句依然可以终止函数运行，但return语句的返回值不能被获取到
4. return会结束生成器函数。如果函数体执行完成，生成器的游标就走到了末尾。无法取下一个值，会报StopIteration错误
5. 如果函数没有显式的return语句，生成器函数执行到结尾（相当于执行了return None）,一样会抛出StopIteration异常

• 总结

1. 包含yield语句的生成器函数调用后，会生成生成器函数对象。生成器函数的函数体不会立即执行
2. next(generator)会从函数的当前位置向后执行到之后碰到的第一个yield语句，会弹出yield语句后面的值。并暂停函数执行。
3. 再次调用next函数，会再次执行函数，如果再次碰到yield，会再次暂停函数，并返回值。如果没有碰到yield而碰到了函数的return语句，会抛出topIteration异常

协程Coroutine

• 生成器的高级用法。它比进程、线程轻量级，是在用户控件调度函数的一种实现
• Python3 asyncio就是协程实现，已经加入到标准库
• Python3.5 使用async、await关键字直接原生支持携程
• 协程调度器实现思路
  • 有两个生成器A、B。next(A)后，A执行到yield语句暂停，然后去执行next(B),B执行到yield语句后也暂停，然后再次调用next(A),再调用next(B)，周而复始，就实现了调度的效果。
  • 可以引入调度的策略来实现切换的方式
• 协程是一种非抢占调度

yield from语法

• 从Python3.3开始增加了yield from语法.
• yield from就是一种简化的语法糖
• yield from iterable 等价于 for item in iterable : yield item
• 简单示例

def sol():
    for i in [1,2,3]: yield i

def sol2():  #注意：sol2与sol效果等价
    yield from [1,2,3]
iterab = sol()
iterab2 = sol2()
print(next(iterab),next(iterab))
print(next(iterab2),next(iterab2))