[Python学习日记-42] Python 中的生成器

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[Python学习日记-42] Python 中的生成器

简介

表达式生成器

函数生成器

用生成器实现并发编程

简介

        Python 中的生成器（Generator）是一种特殊的迭代器，它又被成为惰性运算，它可以在迭代过程中动态生成值，而不需要事先把所有的值存储在内存中。生成器可以通过两种方式来定义：使用生成器表达式或函数生成器。下面我们一起来看看生成器到底是怎么回事吧。

表达式生成器

        在前面学习了列表生成式，通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是会受到内存限制，所以列表容量肯定是有限的。如果创建一个包含100万个元素的列表，不仅会占用很大的存储空间，而且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。例如要循环100万次，如果按 Python 的语法，代码如下

注意：Python3 对 range() 进行了优化，使用了生成器，所以我们要切换到 Python2 当中来查看

# Python2 的环境下
for i in range(1000000):
    print(i)

# 会看到包含0-999999的列表的出现
print(range(1000000))

代码输出如下：

        上面的代码会先生成100万个值的列表。假如现在循环到第50次时就不想继续就退出了。但是90多万的列表元素就白为你提前生成了。代码如下

# Python2 的环境下
for i in range(1000000):
    if i == 50:
        break
    print(i)

         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？像上面代码中的循环，每次循环只是 +1 而已。我们完全可以写一个算法，让他执行一次就自动 +1，这样就不必创建完整的列表了，从而节省大量的空间。在 Python 中，这种一边循环一边计算后面元素的机制，称为生成器（generator）。
        要创建一个生成器，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 ()，就创建了一个生成器了，即生成器表达式，代码如下

# 列表生成式
l = [x * x for x in range(10)]
print(l)

# 生成器
l = (x * x for x in range(10))
print(l)

代码输出如下：

        上面的代码当中 (x * x for x in range(10)) 生成的就是一个生成器了。可问题来了，我们可以直接打印出列表当中的每一个元素，但是我们怎么打印出生成器的每一个元素呢？

        如果要一个一个打印出来，可以通过 next() 函数获得生成器的下一个返回值，代码如下

g = (x * x for x in range(10))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

代码输出如下：

        前面我们讲过，生成器保存的是算法，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，当没有更多的元素时，则会抛出 StopIteration 的错误。当然，像上面代码那样不断地使用 next(g) 来获取下一个值实在是不太正常，正确的方法是使用 for 循环来获取，这是因为生成器也是一个可迭代（遍历）对象，代码如下

g = (x * x for x in range(10))

for i in g:
    print(i)

代码输出如下：

函数生成器

         生成器非常强大，但是如果推算的算法比较复杂，用生成器表达式生成的生成器配合 for 循环无法实现想要效果的时候，还可以用函数来实现生成器。例如著名的斐波拉契数列（Fibonacci），即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，如下

1，1，2，3，5，8，13，21，34，...

        下面先试用普通代码来实现100以内的斐波拉契数列，代码如下

a,b = 0,1
n = 0    # 斐波那契数
while n < 100:
    n = a + b
    a = b    # 把 b 的旧值给到 a
    b = n    # 新的 b = a + b（旧 b 的值）
    if n > 100:
        break
    else:
        print(n)

代码输出如下：

 

        下面我们把上面的代码改写成函数看看应该如何实现呢？代码如下

def fib(max):
    a,b = 0,1
    n = 0    # 斐波那契数
    while n < max:
        n = a + b
        a = b    # 把 b 的旧值给到 a
        b = n    # 新的 b = a + b（旧 b 的值）
        if n > 100:
            break
        else:
            print(n)

fib(100)

代码输出如下：

         从输出可以看出，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生成器。也就是说，上面的 fib() 函数和生成器仅一步之遥。要把 fib() 函数变成生成器，只需要把 print(n) 改为 yield n 就可以了，代码如下

def fib(max):
    a,b = 0,1
    n = 0    # 斐波那契数
    while n < max:
        n = a + b
        a = b    # 把 b 的旧值给到 a
        b = n    # 新的 b = a + b（旧 b 的值）
        if n > 100:
            break
        else:
            yield n     # 程序走到这，就会暂停下来，返回 n 到函数外面，直到被 next 方法调用时唤醒

f = fib(100)    # 注意这句调用时，函数并不会执行，只有下一次调用 next 时，函数才会真正执行
print(next(f))
print(next(f))
print(f.__next__())     # next(f) 和 f.__next__() 是一样的
print(f.__next__())

代码输出如下：

        这就是定义生成器的另一种方法，函数生成器。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，而是一个函数生成器。

        这里，最难理解的就是生成器和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行的，遇到 return 语句或者最后一行函数语句就返回。而变成生成器的函数后，在每次调用 next() 的时候函数才执行，遇到 yield 语句就暂停并返回数据到函数外，再次被 next() 调用时从上次返回的 yield 语句处继续执行。

        我们尝试一下在总多 next() 和 __next__() 中插入一些别的事情，看看会不会有影响，代码如下

def fib(max):
    a,b = 0,1
    n = 0    # 斐波那契数
    while n < max:
        n = a + b
        a = b    # 把 b 的旧值给到 a
        b = n    # 新的 b = a + b（旧 b 的值）
        if n > 100:
            break
        else:
            yield n     # 程序走到这，就会暂停下来，返回 n 到函数外面，直到被 next 方法调用时唤醒

f = fib(100)    # 注意这句调用时，函数并不会执行，只有下一次调用 next 时，函数才会真正执行
print(next(f))
print(next(f))
print(f.__next__())     # next(f) 和 f.__next__() 是一样的
print("干点别的事情")
print(f.__next__())

代码输出如下：

        在上面输出中，我们在循环过程中不断调用 yield，函数就会不断的中断（暂停），即使中间有其他代码插进来运行了。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，把函数改成生成器后，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，代码如下

def fib(max):
    a,b = 0,1
    n = 0    # 斐波那契数
    while n < max:
        n = a + b
        a = b    # 把 b 的旧值给到 a
        b = n    # 新的 b = a + b（旧 b 的值）
        if n > 100:
            break
        else:
            yield n     # 程序走到这，就会暂停下来，返回 n 到函数外面，直到被 next 方法调用时唤醒

f = fib(100)    # 注意这句调用时，函数并不会执行，只有下一次调用 next 时，函数才会真正执行
for i in f:
    print(i)

代码输出如下：

用生成器实现并发编程

        虽然我们还没讲过并发编程，但我们肯定听过 CPU 多少核或者多少线程之类的，CPU 的多核就是为了可以实现并行运算的，就是让你同时边听歌、边聊 QQ、边刷知乎。而单核的 CPU 同一时间只能干一个事，所以你用单核电脑同时做好几件事的话，就会变的很慢，因为cpu要在不同程序任务间来回切换。
        而通过函数生成器（yield），我们可以实现单核下并发做多件事的效果，即单线程多并发。在此之前我们要先说一个知识点，上面说了 yield 可以返回运算后的结果后暂停函数，那我们能不能把数据传进去然后暂停函数呢？这当然是可以的，我们只需要把 yield n 后面的 n 去掉，然后把 yield 赋值给一个变量就好了，并且传入的方法从 next()/__next__() 变为 send()，代码如下

def g_test():
    while True:
        n = yield # 收到的值给n
        print("receive from outside:",n)

g = g_test()
g.__next__() # 调用生成器，同时会发送None到yield

for i in range(10):
    # can't send non-None value to a just-started generator
    # 生成器一开始需要发送一个None的值来激活yield，send()不能发送空值
    g.send(i) # 调用生成器，同时发送i

代码输出如下：

        上面的代码有几点需要注意的，yield 的输入要求一定要先运行 __next__() 或者 next()，然后再使用 send() 发送数据到函数，否则会抛出 TypeError 的错误，如下图所示

        这是因为在没有进行第一次 next()/__next__() 之前函数并没有运行，就是说这个时候函数并没有进行初始化，而当运行了第一次 next()/__next__() 之后函数则会在 yield 处暂停，这个时候运行 send() 就会畅通无阻了。

        说完这个知识点我们回到如何通过函数生成器（yield）实现单线程多并发的，我们以一个包子店的例子为例，我们的需求有以下几点：

• 包子店会接待多个消费者
• 包子店的师傅会在消费者吃包子的时候会生产一批包子
• 师傅做包子的时候消费者也在吃包子

        代码如下

# 吃包子的消费者 c1，c2，c3

def consumer(name):
    print("消费者%s准备吃包子啦。。。"%name)
    while True:
        baozi = yield # 接受外面的包子
        print("消费者%s收到包子：%s"%(name,baozi))

c1 = consumer("C1")
c1.__next__()
c2 = consumer("C2")
c2.__next__()
c3 = consumer("C3")
c3.__next__()

for i in range(10):
    print("--------生产了第%s批包子--------"%i)
    c1.send(i)
    c2.send(i)
    c3.send(i)

代码输出如下：

        从输出来看包子店的师傅在一边制作包子，一边分发给每一位顾客，并不是像普通的函数那样，先做好所有包子，然后再分发给顾客。函数生成器（yield）是如何实现单线程多并发的呢？其实它并不是同时在工作的，在 CPU 看来都是顺序作业，只不过速度非常快，从人的感觉来看就像是在并行工作一样。

        他们的工作顺序是这样的：消费者 C1 到店——消费者 C2 到店——消费者 C3 到店——生产第1批包子——消费者 C1 收到包子：1——消费者 C2 收到包子：1——消费者 C3 收到包子：1——生产第2批包子——消费者 C1 收到包子：2——消费者 C2 收到包子：2——消费者 C3 收到包子：2——生产第3批包子...

        如此类推，这就是通过函数生成器（yield）实现单线程多并发了

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