生成器

生成器（generator）也是一种迭代器，在每次迭代时返回一个值，直到抛出 StopIteration 异常。它有两种构造方式：

• 生成器表达式

和列表推导式的定义类似，生成器表达式使用 () 而不是 []，比如：

numbers = (x for x in range(5))   # 注意是()，而不是[]
for num in numbers:
    print num

• 生成器函数

含有 yield 关键字的函数，调用该函数时会返回一个生成器。

生成器函数

先来看一个简单的例子：

>>> def generator_function():
...     print 'hello 1'
...     yield 1
...     print 'hello 2'
...     yield 2
...     print 'hello 3'
>>>
>>> g = generator_function()  # 函数没有立即执行，而是返回了一个生成器，当然也是一个迭代器
>>> g.next()  # 当使用 next() 方法，或使用 next(g) 的时候开始执行，遇到 yield 暂停
hello 1
1
>>> g.next()    # 从原来暂停的地方继续执行
hello 2
2
>>> g.next()    # 从原来暂停的地方继续执行，没有 yield，抛出异常
hello 3
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

可以看到，上面的函数没有使用 return 语句返回值，而是使用了 yield『生出』一个值。一个带有 yield 的函数就是一个生成器函数，当我们使用 yield 时，它帮我们自动创建了 __iter__() 和 next() 方法，而且在没有数据时，也会抛出 StopIteration 异常，也就是我们不费吹灰之力就获得了一个迭代器，非常简洁和高效。

带有 yield 的函数执行过程比较特别：

• 调用该函数的时候不会立即执行代码，而是返回了一个生成器对象；
• 当使用 next() (在 for 循环中会自动调用 next()) 作用于返回的生成器对象时，函数开始执行，在遇到 yield 的时候会『暂停』，并返回当前的迭代值；
• 当再次使用 next() 的时候，函数会从原来『暂停』的地方继续执行，直到遇到 yield 语句，如果没有 yield 语句，则抛出异常；

整个过程看起来就是不断地 执行->中断->执行->中断 的过程。一开始，调用生成器函数的时候，函数不会立即执行，而是返回一个生成器对象；然后，当我们使用 next() 作用于它的时候，它开始执行，遇到 yield 语句的时候，执行被中断，并返回当前的迭代值，要注意的是，此刻会记住中断的位置和所有的变量值，也就是执行时的上下文环境被保留起来；当再次使用 next() 的时候，从原来中断的地方继续执行，直至遇到 yield，如果没有 yield，则抛出异常。

简而言之，就是 next 使函数执行，yield 使函数暂停。

案例：Fibonacci

>>> def fib():
...     a, b = 0, 1
...     while True:
...         a, b = b, a + b
...         yield a
...
>>> f = fib()
>>> for item in f:
...     if item > 10:
...         break
...     print item
...

可以看到，使用生成器的方法非常简洁，不用自定义 __iter__() 和 next() 方法。另外，在处理大文件的时候，我们可能无法一次性将其载入内存，这时可以通过构造固定长度的缓冲区，来不断读取文件内容。有了 yield，我们就不用自己实现读文件的迭代器了，比如下面的实现：

def read_in_chunks(file_object, chunk_size=1024):
    """Lazy function (generator) to read a file piece by piece.
    Default chunk size: 1k."""
    while True:
        data = file_object.read(chunk_size)
        if not data:
            break
        yield data

f = open('really_big_file.dat')
for piece in read_in_chunks(f):
    process_data(piece)

控制生成器

send() 方法

看一个简单的例子：

>>> def generator_function():
...     value1 = yield 0
...     print 'value1 is ', value1
...     value2 = yield 1
...     print 'value2 is ', value2
...     value3 = yield 2
...     print 'value3 is ', value3
...
>>> g = generator_function()
>>> g.next()   # 调用 next() 方法开始执行，返回 0
0
>>> g.send(2)
value1 is  2
1
>>> g.send(3)
value2 is  3
2
>>> g.send(4)
value3 is  4
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

在上面的代码中，我们先调用 next() 方法，使函数开始执行，代码执行到 yield 0 的时候暂停，返回了 0；接着，我们执行了 send() 方法，它会恢复生成器的运行，并将发送的值赋给上次中断时 yield 表达式的执行结果，也就是 value1，这时控制台打印出 value1 的值，并继续执行，直到遇到 yield 后暂停，此时返回 1；类似地，再次执行 send() 方法，将值赋给 value2。

简单地说，send() 方法就是 next() 的功能，加上传值给 yield。

throw() 方法

除了可以给生成器传值，我们还可以给它传异常，比如：

>>> def generator_function():
...     try:
...         yield 'Normal'
...     except ValueError:
...         yield 'Error'
...     finally:
...         print 'Finally'
...
>>> g = generator_function()
>>> g.next()
'Normal'
>>> g.throw(ValueError)
'Error'
>>> g.next()
Finally
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

可以看到，throw() 方法向生成器函数传递了 ValueError 异常，此时代码进入 except ValueError 语句，遇到 yield ‘Error’，暂停并返回 Error 字符串。

简单的说，throw() 就是 next() 的功能，加上传异常给 yield。

close() 方法

我们可以使用 close() 方法来关闭一个生成器。生成器被关闭后，再次调用 next() 方法，不管能否遇到 yield 关键字，都会抛出 StopIteration 异常，比如：

>>> def generator_function():
...     yield 1
...     yield 2
...     yield 3
...
>>> g = generator_function()
>>>
>>> g.next()
1
>>> g.close()  # 关闭生成器
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration