一、列表生成式

需求：看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表裏的每個值加1，你怎麽實現？你可能會想到2種方式

>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> b = []
>>> for i in a:b.append(i+1)
... 
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = b
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11]

for index,i in enumerate(a):
    a[index] +=1
print(a)

原值修改

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = map(lambda x:x+1, a)
>>> a
<map object at 0x101d2c630>
>>> for i in a:print(i)
... 
3
5
7
9
11

文藝青年版
 

>>> a = [i+1 for i in range(10)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

二、生成器

通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

要創建一個generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就創建了一個generator：

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

創建L和g的區別僅在於最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。

我們可以直接打印出list的每一個元素，但我們怎麽打印出generator的每一個元素呢？

如果要一個一個打印出來，可以通過next()函數獲得generator的下一個返回值：

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9

我們講過，generator保存的是算法，每次調用next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤。

當然，上面這種不斷調用next(g)實在是太變態了，正確的方法是使用for循環，因為generator也是可叠代對象：

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

所以，我們創建了一個generator後，基本上永遠不會調用next()，而是通過for循環來叠代它，並且不需要關心StopIteration的錯誤。

generator非常強大。如果推算的算法比較復雜，用類似列表生成式的for循環無法實現的時候，還可以用函數來實現。

比如，著名的斐波拉契數列（Fibonacci），除第一個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函數把它打印出來卻很容易：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return ‘done‘

註意，賦值語句：

1
a, b = b, a + b
相當於：

1
2
3
t = (b, a + b) # t是一個tuple
a = t[0]
b = t[1]

但不必顯式寫出臨時變量t就可以賦值。

上面的函數可以輸出斐波那契數列的前N個數：

>>> fib(10)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
done

仔細觀察，可以看出，fib函數實際上是定義了斐波拉契數列的推算規則，可以從第一個元素開始，推算出後續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。

也就是說，上面的函數和generator僅一步之遙。要把fib函數變成generator，只需要把print(b)改為yield b就可以了：

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1

    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b

        n += 1

    return ‘done‘ 

這就是定義generator的另一種方法。如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那麽這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator：

>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

這裏，最難理解的就是generator和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行，遇到return語句或者最後一行函數語句就返回。而變成generator的函數，在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。

data = fib(10)
print(data)

print(data.__next__())
print(data.__next__())
print("幹點別的事")
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())

#輸出
<generator object fib at 0x101be02b0>
1
幹點別的事
3
8

在上面fib的例子，我們在循環過程中不斷調用yield，就會不斷中斷。當然要給循環設置一個條件來退出循環，不然就會產生一個無限數列出來。

同樣的，把函數改成generator後，我們基本上從來不會用next()來獲取下一個返回值，而是直接使用for循環來叠代：

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
3
8

但是用for循環調用generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中：

>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print(‘g:‘, x)
...     except StopIteration as e:
...         print(‘Generator return value:‘, e.value)
...         break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

關於如何捕獲錯誤，後面的錯誤處理還會詳細講解。

還可通過yield實現在單線程的情況下實現並發運算的效果

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = ‘Alex Li‘

import time
def consumer(name):
    print("%s 準備吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield

       print("包子[%s]來了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))


def producer(name):
    c = consumer(‘A‘)
    c2 = consumer(‘B‘)
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("老子開始準備做包子啦!")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("做了2個包子!")
        c.send(i)
        c2.send(i)

producer("alex")

通過生成器實現協程並行運算

生成器python