生成器

廖雪峰2020年5月29日

Python

大约 5 分钟

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含 100 万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢? 这样就不必创建完整的 list，从而节省大量的空间。在 Python 中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器: generator。

要创建一个 generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个 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>

创建 L 和 g 的区别仅在于最外层的 [] 和 ()，L 是一个 list，而 g 是一个 generator。

我们可以直接打印出 list 的每一个元素，但我们怎么打印出 generator 的每一个元素呢?

如果要一个一个打印出来，可以通过 next() 函数获得 generator 的下一个返回值:

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

我们讲过，generator 保存的是算法，每次调用 next(g)，就计算出 g 的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出 StopIteration 的错误。

当然，上面这种不断调用 next(g) 实在是太变态了，正确的方法是使用 for 循环，因为 generator 也是可迭代对象:

>>> 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，我们创建了一个 generator 后，基本上永远不会调用 next()，而是通过 for 循环来迭代它，并且不需要关心 StopIteration 的错误。

Generator 非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列(Fibonacci)，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到:

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

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易:

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

注意，赋值语句:

a, b = b, a + b

相当于:

t = (b, a + b) # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]

但不必显式写出临时变量 t 就可以赋值。

上面的函数可以输出斐波那契数列的前 N 个数:

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8
'done'

仔细观察，可以看出，fib 函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似 generator。

也就是说，上面的函数和 generator 仅一步之遥。要把 fib 函数变成 generator，只需要把 print(b) 改为 yield b 就可以了:

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

这就是定义 generator 的另一种方法。如果一个函数定义中包含 yield 关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个 generator:

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

这里，最难理解的就是 generator 和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到 return 语句或者最后一行函数语句就返回。而变成 generator 的函数，在每次调用 next() 的时候执行，遇到 yield 语句返回，再次执行时从上次返回的 yield 语句处继续执行。

举个简单的例子，定义一个 generator，依次返回数字 1，3，5:

def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield(3)
    print('step 3')
    yield(5)

调用该 generator 时，首先要生成一个 generator 对象，然后用 next() 函数不断获得下一个返回值:

>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

可以看到，odd 不是普通函数，而是 generator，在执行过程中，遇到 yield 就中断，下次又继续执行。执行 3 次 yield 后，已经没有 yield 可以执行了，所以，第 4 次调用 next(o) 就报错。

回到 fib 的例子，我们在循环过程中不断调用 yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。

同样的，把函数改成 generator 后，我们基本上从来不会用 next() 来获取下一个返回值，而是直接使用 for 循环来迭代:

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8

但是用 for 循环调用 generator 时，发现拿不到 generator 的 return 语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获 StopIteration 错误，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

关于如何捕获错误，后面的错误处理还会详细讲解。

小结

Generator 是非常强大的工具，在 Python 中，可以简单地把列表生成式改成 generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的 generator。

要理解 generator 的工作原理，它是在 for 循环的过程中不断计算出下一个元素，并在适当的条件结束 for 循环。对于函数改成的 generator 来说，遇到 return 语句或者执行到函数体最后一行语句，就是结束 generator 的指令，for 循环随之结束。

请注意区分普通函数和 generator 函数，普通函数调用直接返回结果:

>>> r = abs(6)
>>> r
6

Generator 函数的“调用”实际返回一个 generator 对象:

>>> g = fib(6)
>>> g
<generator object fib at 0x1022ef948>

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