• 4.3 使用生成器创建新的迭代模式
    • 问题
    • 解决方案
    • 讨论

    4.3 使用生成器创建新的迭代模式

    问题

    你想实现一个自定义迭代模式,跟普通的内置函数比如 range() , reversed() 不一样。

    解决方案

    如果你想实现一种新的迭代模式,使用一个生成器函数来定义它。下面是一个生产某个范围内浮点数的生成器:

    1. def frange(start, stop, increment):
    2. x = start
    3. while x < stop:
    4. yield x
    5. x += increment

    为了使用这个函数,你可以用for循环迭代它或者使用其他接受一个可迭代对象的函数(比如 sum() , list() 等)。示例如下:

    1. >>> for n in frange(0, 4, 0.5):
    2. ... print(n)
    3. ...
    4. 0
    5. 0.5
    6. 1.0
    7. 1.5
    8. 2.0
    9. 2.5
    10. 3.0
    11. 3.5
    12. >>> list(frange(0, 1, 0.125))
    13. [0, 0.125, 0.25, 0.375, 0.5, 0.625, 0.75, 0.875]
    14. >>>

    讨论

    一个函数中需要有一个 yield 语句即可将其转换为一个生成器。跟普通函数不同的是,生成器只能用于迭代操作。下面是一个实验,向你展示这样的函数底层工作机制:

    1. >>> def countdown(n):
    2. ... print('Starting to count from', n)
    3. ... while n > 0:
    4. ... yield n
    5. ... n -= 1
    6. ... print('Done!')
    7. ...
    8.  
    9. >>> # Create the generator, notice no output appears
    10. >>> c = countdown(3)
    11. >>> c
    12. <generator object countdown at 0x1006a0af0>
    13.  
    14. >>> # Run to first yield and emit a value
    15. >>> next(c)
    16. Starting to count from 3
    17. 3
    18.  
    19. >>> # Run to the next yield
    20. >>> next(c)
    21. 2
    22.  
    23. >>> # Run to next yield
    24. >>> next(c)
    25. 1
    26.  
    27. >>> # Run to next yield (iteration stops)
    28. >>> next(c)
    29. Done!
    30. Traceback (most recent call last):
    31. File "<stdin>", line 1, in <module>
    32. StopIteration
    33. >>>

    一个生成器函数主要特征是它只会回应在迭代中使用到的 next 操作。一旦生成器函数返回退出,迭代终止。我们在迭代中通常使用的for语句会自动处理这些细节,所以你无需担心。

    原文:

    http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c04/p03_create_new_iteration_with_generators.html