最近有很多學Python同學問我，Python Generator到底是什麼東西，如何理解和使用。Ok，現在就用這篇文章對Python Generator做一個敲骨瀝髓的深入解析。 為了更好地理解產生器（Generator），還需要掌握另外兩個東西：yield和迭代（iterables）。下面就迭代、產生器和yield分別做一個深入的解析。 1. 迭代 當建立一個列表物件後，可以一個接一個讀取列表中的值，這個過程就叫做迭代。

mylist = [1, 2, 3]
for i in mylist:
    print(i, end = ' ')

mylist物件是可迭代的。在建立列表時，可以使用列表推導表示式，所以從直觀上看，列表是可迭代的。

mylist = [x*x for x in range(3)]
for i in mylist:
    print(i, end=' ')

只要使用for ... in...語句，那麼in子句後面的部分一定是一個可迭代的物件，如列表、字典、字串等。 這些可迭代的物件在使用上非常容易理解，我們可以用自己期望的方式讀取其中的值。但會帶來一個嚴重的問題。就拿列表為例，如果需要迭代的值非常多，這就意味著需要先將所有的值都放到列表中，而且即使迭代完了列表中所有的值，這些值也不會從記憶體中消失（至少還會存在一會）。而且如果這些值只需要迭代一次就不再使用，那麼這些值在記憶體中長期存在是沒有必要的，所有就產生了產生器（Generator）的概念。 2. 產生器（Generator） 要理解產生器，首先要清楚產生器到底要解決什麼問題，以及產生器的特性。 產生器只解決一個問題，就是讓需要迭代的值不再常駐記憶體，也就是解決的記憶體資源消耗的問題。 為了解決這個問題，產生器也要付出一定的代價，這個代價就是產生器中的值只能訪問一次，這也是產生器的特性。 下面先看一個最簡單的產生器的例子：

# 建立產生器
data_generator = (x*x for x in range(3))
print(data_generator)
for i in data_generator:
    print(i, end=' ')
print()
print('第二次迭代data_generator,什麼都不會輸出')
print()
for i in data_generator:
    print(i, end=' ')

乍一看這段程式碼，好像與前面的程式碼沒什麼區別。其實，只有一點點區別，就是在建立data_generator物件時使用了一對圓括號，而不是一對方括號。使用一對方括號建立的是列表物件，而使用一對圓括號建立的就是迭代器物件，如果直接輸出，會輸出迭代器物件的地址，只有通過for...in...語句或呼叫迭代器的相應方法才能輸出迭代器物件中的值。而且第二次對迭代器物件進行迭代，什麼都不會輸出，這是因為迭代器只能被迭代一次，而且被迭代的值使用完，是不會再儲存在記憶體中的。有點類似熊瞎子摘苞米，摘一穗，丟一穗。

執行這段程式碼，會輸出如下結果：

<generator object <genexpr> at 0x7f95e0154150>
0 1 4 
第二次迭代data_generator,什麼都不會輸出

3. yield 到現在為止，我們已經對產生器要解決的問題，以及特性有了一個基本瞭解，那麼產生器是如何做到這一點的呢？這就要依靠yield語句了。 現在讓我們先來看一個使用yield的例子。

# 編寫產生器函式
def generate_even(max):
    for i in range(0, max + 1):
        if i % 2 == 0:
            yield i
print(generate_even(10))
even_generator = generate_even(10)
for n in even_generator:
    print(n, end=' ')

這段程式碼的目的是輸出不大於10的所有偶數，其中generator_even是一個產生器函式。我們注意到，在該函式中每找到一個偶數，就會通過yield語句指定這個偶數。那麼這個yield起什麼作用呢？ 再看看後面的程式碼，首先呼叫generator_even函式，並將返回值賦給even_generator變數，這個變數的型別其實是一個產生器物件。而for...in...迴圈中的in子句後面則是這個產生器物件，而n則是產生器中的每一個值（偶數）。執行這段程式碼，會輸出如下結果：

<generator object generate_even at 0x7f814826c450>
0 2 4 6 8 10 

現在先談談執行yield語句會起到什麼效果。其實yield語句與return語句一樣，都起到返回的作用。但yield與return不同，如果執行return語句，會直接返回return後面表示式的值。但執行yield語句，返回的是一個產生器物件，而且這個產生器物件的當前值就是yield語句後面跟著的表示式的值。呼叫yield語句後，當前函式就會返回一個迭代器，而且函式會暫停執行，直到對該函式進行下一次迭代。 可能讀到這些解釋，有的讀者還是不太明白，什麼時候進行下一次迭代呢？如果不使用for...in...語句，是否可以對產生器進行迭代呢？其實迭代器有一個特殊方法__next__。每次對迭代器的迭代，本質上都是在呼叫__next__方法。 那麼還有最後一個問題，for...in...語句在什麼時候才會停止迭代呢？其實for...in...語句在底層會不斷呼叫in子句後面的可迭代物件的__next__方法，直到該方法丟擲StopIteration異常為止。也就是說，可以將上面的for...in...迴圈改成下面的程式碼。連續呼叫6次__next__方法，返回0到10，一共6個偶數，當第7次呼叫__next__方法時，產生器中已經沒有值了，所以會丟擲StopIteration異常。由於for...in...語句自動處理了StopIteration異常，所以迴圈就會自動停止，但當直接呼叫__next__方法時，如果產生器中沒有值了，就會直接丟擲StopIteration異常，除非使用try...except...語句捕獲該異常，否則程式會異常中斷。

even_generator = generate_even(10)
print(even_generator.__next__())
print(even_generator.__next__())
print(even_generator.__next__())
print(even_generator.__next__())
print(even_generator.__next__())
print(even_generator.__next__())
# print(even_generator.__next__())  # 丟擲StopIteration異常

總結：產生器本質上就是動態產生待迭代的值，使用完就直接扔掉了，這樣非常節省記憶體空間，但這些值只能被迭代一次。

4. 用普通函式模擬產生器函式的效果 如果你看到一個函式中使用了yield語句，說明該函式是一個產生器。其實可以按下面的步驟將該產生器函式改造成普通函式。 1. 在函式的開始部分定義一個列表變數，程式碼如下：

result = []

2. 將所有的yield expr語句都替換成下面的語句：

result.append(expr)

3. 函式的最後執行return result返回這個列表物件 為了更清晰表明這個轉換過程，現在給出一個實際的案例：

# 產生不大於max的偶數
def generate_even(max):
    for i in range(0, max + 1):
        if i % 2 == 0:
            yield i

even_generator = generate_even(10)
for n in even_generator:
    print(n, end=' ')

# 將產生器函式改造成普通函式，實際上，就是將yield後面表示式的值都新增在列表中
def generate_even1(max):
    evens = []
    for i in range(0, max + 1):
        if i % 2 == 0:
            evens.append(i)
    return evens
print()
even_list = generate_even1(10)
for n in even_list:
    print(n, end=' ')

在這段程式碼中有兩個函式：generate_even和generate_even1，其中generate_even是產生器函式，generate_even1是普通函式（與generate_even函式的功能完全相同）。按著前面的步驟，將所有產生的偶數都新增到了列表變數evens中，最後返回這個列表變數。這兩個函式在使用方式上完全相同。不過從本質上說，generate_even函式是動態生成的偶數，用完了就扔，而generate_even1函式事先將所有產生的偶數都新增到列表中，最後返回。所以從generate_even1函式的改造過程來看，yield的作用就相當於使用append方法將表示式的值新增到列表中，只不過yield並不會儲存表示式的值，而append方法會儲存表示式的值。

5.與迭代相關的API 這一節來看一看Python為我們提供了哪些與迭代相關的API Python SDK提供了一個itertools模組，該模組中的API都與迭代相關，例如，可以通過chain.from_iterable方法合併多個可迭代物件，通過permutations函式以可迭代物件形式返回列表的全排列。

from itertools import *

# 這裡每一個yield的值必須是可迭代的，才能用chain.from_iterable方法合併
def make_iterables_to_chain():
    yield [1,2,3]
    yield ['a','b','c']
    yield ['hello','world']

for v in make_iterables_to_chain():
    print(v)
# 將所有可迭代物件合併成一個可迭代物件
for v in chain.from_iterable(make_iterables_to_chain()):
    print('<',v,'>', end = ' ')
print('-------上面的程式碼相當於下面的寫法-------')
a = [1,2,3]
a.extend(['a','b','c'])
a.extend(['hello','world'])
print(a)
for v in a:
    print('[',v,']', end = ' ')
#  以可迭代物件形式返回列表的全排列
values = [1,2,3,4]
values_permutations = permutations(values)
for p in values_permutations:
    print(p)

執行這段程式碼，會輸出如下內容：

[1, 2, 3]
['a', 'b', 'c']
['hello', 'world']
< 1 > < 2 > < 3 > < a > < b > < c > < hello > < world > -------上面的程式碼相當於下面的寫法-------
[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', 'hello', 'world']
[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ a ] [ b ] [ c ] [ hello ] [ world ] (1, 2, 3, 4)
(1, 2, 4, 3)
(1, 3, 2, 4)
(1, 3, 4, 2)
(1, 4, 2, 3)
(1, 4, 3, 2)
(2, 1, 3, 4)
(2, 1, 4, 3)
(2, 3, 1, 4)
(2, 3, 4, 1)
(2, 4, 1, 3)
(2, 4, 3, 1)
(3, 1, 2, 4)
(3, 1, 4, 2)
(3, 2, 1, 4)
(3, 2, 4, 1)
(3, 4, 1, 2)
(3, 4, 2, 1)
(4, 1, 2, 3)
(4, 1, 3, 2)
(4, 2, 1, 3)
(4, 2, 3, 1)
(4, 3, 1, 2)
(4, 3, 2, 1)