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惠州做网站的公司有哪些移动端和pc端的意思

news 2025/11/7 23:44:39

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generator基础
generator应用
generator基础应用　　
generator高级应用
注意事项：

正文

　　本文将由浅入深详细介绍yield以及generator，包括以下内容：什么generator，生成generator的方法，generator的特点，generator基础及高级应用场景，generator使用中的注意事项。本文不包括enhanced generator即pep342相关内容，这部分内容在之后的博文介绍。

generator基础
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　　在python的函数（function）定义中，只要出现了yield表达式（Yield expression），那么事实上定义的是一个generator function，调用这个generator function返回值是一个generator。这根普通的函数调用有所区别，For example：

def gen_generator():yield 1def gen_value():return 1if __name__ == '__main__':ret = gen_generator()print ret, type(ret)    #<generator object gen_generator at 0x02645648> <type 'generator'>ret = gen_value()print ret, type(ret)    # 1 <type 'int'>

　　从上面的代码可以看出，gen_generator函数返回的是一个generator实例，generator有以下特别：

遵循迭代器（iterator）协议，迭代器协议需要实现__iter__、next接口
能过多次进入、多次返回，能够暂停函数体中代码的执行
　　下面看一下测试代码：


>>> def gen_example():...     print 'before any yield'...     yield 'first yield'...     print 'between yields'...     yield 'second yield'...     print 'no yield anymore'... >>> gen = gen_example()>>> gen.next()　　　　＃ 第一次调用nextbefore any yield'first yield'>>> gen.next()　　　　＃ 第二次调用nextbetween yields'second yield'>>> gen.next()　　　　＃ 第三次调用nextno yield anymoreTraceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteratio

　　调用gen example方法并没有输出任何内容，说明函数体的代码尚未开始执行。当调用generator的next方法，generator会执行到yield 表达式处，返回yield表达式的内容，然后暂停（挂起）在这个地方，所以第一次调用next打印第一句并返回“first yield”。暂停意味着方法的局部变量，指针信息，运行环境都保存起来，直到下一次调用next方法恢复。第二次调用next之后就暂停在最后一个yield，再次调用next()方法，则会抛出StopIteration异常。　

　　因为for语句能自动捕获StopIteration异常，所以generator（本质上是任何iterator）较为常用的方法是在循环中使用：　


1 def generator_example():
2     yield 1
3     yield 2
4 
5 if __name__ == '__main__':
6     for e in generator_example():
7         print e
8         # output 1 2

　　generator function产生的generator与普通的function有什么区别呢

　　（1）function每次都是从第一行开始运行，而generator从上一次yield开始的地方运行

　　（2）function调用一次返回一个（一组）值，而generator可以多次返回

　　（3）function可以被无数次重复调用，而一个generator实例在yield最后一个值或者return之后就不能继续调用了

　　在函数中使用Yield，然后调用该函数是生成generator的一种方式。另一种常见的方式是使用generator expression，For example：
　　>>> gen = (x * x for x in xrange(5))
　　>>> print gen
　　<generator object <genexpr> at 0x02655710>
　　

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　　为什么使用generator呢，最重要的原因是可以按需生成并“返回”结果，而不是一次性产生所有的返回值，况且有时候根本就不知道“所有的返回值”。比如对于下面的代码　　


1     RANGE_NUM = 100
2     for i in [x*x for x in range(RANGE_NUM)]: # 第一种方法：对列表进行迭代
3         # do sth for example
4         print i
5 
6     for i in (x*x for x in range(RANGE_NUM)): # 第二种方法：对generator进行迭代
7         # do sth for example
8         print i

　　在上面的代码中，两个for语句输出是一样的，代码字面上看来也就是中括号与小括号的区别。但这点区别差异是很大的，第一种方法返回值是一个列表，第二个方法返回的是一个generator对象。随着RANGE_NUM的变大，第一种方法返回的列表也越大，占用的内存也越大；但是对于第二种方法没有任何区别。

　　我们再来看一个可以“返回”无穷多次的例子：

def fib():
a, b = 1, 1
while True:
yield a
a, b = b, a+b
这个generator拥有生成无数多“返回值”的能力，使用者可以自己决定什么时候停止迭代

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使用场景一：　　

　　Generator可用于产生数据流， generator并不立刻产生返回值，而是等到被需要的时候才会产生返回值，相当于一个主动拉取的过程(pull)，比如现在有一个日志文件，每行产生一条记录，对于每一条记录，不同部门的人可能处理方式不同，但是我们可以提供一个公用的、按需生成的数据流。

 1 def gen_data_from_file(file_name):2     for line in file(file_name):3         yield line4 5 def gen_words(line):6     for word in (w for w in line.split() if w.strip()):7         yield word8 9 def count_words(file_name):
10     word_map = {}
11     for line in gen_data_from_file(file_name):
12         for word in gen_words(line):
13             if word not in word_map:
14                 word_map[word] = 0
15             word_map[word] += 1
16     return word_map
17 
18 def count_total_chars(file_name):
19     total = 0
20     for line in gen_data_from_file(file_name):
21         total += len(line)
22     return total
23     
24 if __name__ == '__main__':
25     print count_words('test.txt'), count_total_chars('test.txt')

　　上面的例子来自08年的PyCon一个讲座。gen_words gen_data_from_file是数据生产者，而count_words count_total_chars是数据的消费者。可以看到，数据只有在需要的时候去拉取的，而不是提前准备好。另外gen_words中 (w for w in line.split() if w.strip()) 也是产生了一个generator

使用场景二：

　　一些编程场景中，一件事情可能需要执行一部分逻辑，然后等待一段时间、或者等待某个异步的结果、或者等待某个状态，然后继续执行另一部分逻辑。比如微服务架构中，服务A执行了一段逻辑之后，去服务B请求一些数据，然后在服务A上继续执行。或者在游戏编程中，一个技能分成分多段，先执行一部分动作（效果），然后等待一段时间，然后再继续。对于这种需要等待、而又不希望阻塞的情况，我们一般使用回调（callback）的方式。下面举一个简单的例子：

1 def do(a):
2     print 'do', a
3     CallBackMgr.callback(5, lambda a = a: post_do(a))
4 
5 def post_do(a):
6     print 'post_do', a

　　这里的CallBackMgr注册了一个5s后的时间，5s之后再调用lambda函数，可见一段逻辑被分裂到两个函数，而且还需要上下文的传递（如这里的参数a）。我们用yield来修改一下这个例子，yield返回值代表等待的时间。

1 @yield_dec
2 def do(a):
3     print 'do', a
4     yield 5
5     print 'post_do', a

　　这里需要实现一个YieldManager，通过yield_dec这个decrator将do这个generator注册到YieldManager，并在5s后调用next方法。Yield版本实现了和回调一样的功能，但是看起来要清晰许多。下面给出一个简单的实现以供参考：


# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
# import Timer
import types
import timeclass YieldManager(object):def __init__(self, tick_delta = 0.01):self.generator_dict = {}# self._tick_timer = Timer.addRepeatTimer(tick_delta, lambda: self.tick())def tick(self):cur = time.time()for gene, t in self.generator_dict.items():if cur >= t:self._do_resume_genetator(gene,cur)def _do_resume_genetator(self,gene, cur ):try:self.on_generator_excute(gene, cur)except StopIteration,e:self.remove_generator(gene)except Exception, e:print 'unexcepet error', type(e)self.remove_generator(gene)def add_generator(self, gen, deadline):self.generator_dict[gen] = deadlinedef remove_generator(self, gene):del self.generator_dict[gene]def on_generator_excute(self, gen, cur_time = None):t = gen.next()cur_time = cur_time or time.time()self.add_generator(gen, t + cur_time)g_yield_mgr = YieldManager()def yield_dec(func):def _inner_func(*args, **kwargs):gen = func(*args, **kwargs)if type(gen) is types.GeneratorType:g_yield_mgr.on_generator_excute(gen)return genreturn _inner_func@yield_dec
def do(a):print 'do', ayield 2.5print 'post_do', ayield 3print 'post_do again', aif __name__ == '__main__':do(1)for i in range(1, 10):print 'simulate a timer, %s seconds passed' % itime.sleep(1)g_yield_mgr.tick()

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（1）Yield是不能嵌套的！

 1 def visit(data):2     for elem in data:3         if isinstance(elem, tuple) or isinstance(elem, list):4             visit(elem) # here value retuened is generator5         else:6             yield elem7             8 if __name__ == '__main__':9     for e in visit([1, 2, (3, 4), 5]):
10         print e

　　上面的代码访问嵌套序列里面的每一个元素，我们期望的输出是1 2 3 4 5，而实际输出是1 2 5 。为什么呢，如注释所示，visit是一个generator function，所以第4行返回的是generator object，而代码也没这个generator实例迭代。那么改改代码，对这个临时的generator 进行迭代就行了。

def visit(data):for elem in data:if isinstance(elem, tuple) or isinstance(elem, list):for e in visit(elem):yield eelse:yield elem或者在python3.3中 可以使用yield from，这个语法是在pep380加入的1 def visit(data):
2     for elem in data:
3         if isinstance(elem, tuple) or isinstance(elem, list):
4             yield from visit(elem)
5         else:
6             yield elem（2）generator function中使用return在python doc中，明确提到是可以使用return的，当generator执行到这里的时候抛出StopIteration异常。1 def gen_with_return(range_num):2     if range_num < 0:3         return4     else:5         for i in xrange(range_num):6             yield i7 8 if __name__ == '__main__':9     print list(gen_with_return(-1))
10     print list(gen_with_return(1))但是，generator function中的return是不能带任何返回值的1 def gen_with_return(range_num):
2     if range_num < 0:
3         return 0
4     else:
5         for i in xrange(range_num):
6             yield i

　　上面的代码会报错：SyntaxError: 'return' with argument inside generator

References：

http://www.dabeaz.com/generators-uk/
https://www.python.org/dev/peps/pep-0380/
http://stackoverflow.com/questions/231767/what-does-the-yield-keyword-do
http://stackoverflow.com/questions/15809296/python-syntaxerror-return-with-argument-inside-generator