python协程系列(一)生成器generator以及yield

2020-06-23  本文已影响0人  晓风有残月

生成器generator详解

注意:关于什么是可迭代对象、什么是生成器、什么是迭代器这里不再赘述。

yield是实现生成器的重要关键字,但是yield语句有一些非常重要的小细节需要注意,可能我们在写一个简单的生成器的时候有很多东西没有用到,这里将分情况逐一讨论。特别是生成器的三个重要方法,一个是next()、一个是send(),一个是throw(),他们到底有什么样的作用。

  1. 最简单的生成器
    def my_generator(n):
        for i in range(n):
            yield i
  1. send()方法的使用
    def my_generator(n):
        for i in range(n):
            temp=yield i
            print(f'我是{temp}')
     
    g=my_generator(5)
     
    print(next(g)) #输出0
    print(next(g)) #输出1
    g.send(100)    #本来输出2,但是传入新的值100,改为输出100
    print(next(g)) #输出3
    print(next(g)) #输出4
     
    '''
    0         #第一次迭代
    ---------------------
    我是None
    1         #第二次迭代
    ---------------------
    我是100   #第三次迭代
    ---------------------
    我是None  #第四次迭代
    3
    ---------------------
    我是None  #第五次迭代
    4
    '''

从上面可以看出yield语句与普通函数的return语句的区别在哪里了,主要集中在以下几点

我甚至还可以在yield后面不放任何东西,如下代码:

    def my_generator(n):
        for i in range(n):
            temp = yield   #yield后面没有任何东西,这时候无法迭代值,每次都是None
            print(f'我是{temp}')
     
    g=my_generator(5)
     
    print(next(g))
    print(next(g))
    g.send(100)
    print(next(g))
    print(next(g))
    '''
    None
    -----------------------
    我是None
    None
    -----------------------
    我是100   #这个100并不是迭代的100哦,而是send进去100,实际上是temp的打印值
    -----------------------
    我是None
    None
    -----------------------
    我是None
    None
    '''
  1. yield语句的用法总结

yield的一般形式为:temp=yield 表达式(每次迭代要返回的值
(1)如果要返回确定的值,后面的表达式不可省略,绝大部分情况下我们也不省略,否则只能返回None;
(2)如果使用了send(value),传递进去的那个value回取代那个表达式的值,并且会将传递进去的那个值返回给yield表达式的结果temp,所以如果想在yield后面使用传递进去的那个值,必须要有使用temp,否则无法使用;
(3)yield语句的一般形式
temp=yield expression (推荐:既可以返回迭代的值,也可以接受send进去的参数并使用)
yield expression (也可以使用:)
temp=yield (不推荐)
yield (不推荐)
(4)迭代器(生成器)的send()方法详解:——主要目的是“交互”

查看send的定义,得到send(arg)是有返回值的,而且他的返回值就是原本我应该迭代出来的那个值,如下所示:

    def my_generator(n):
        for i in range(n):
            yield i
     
    g=my_generator(5)
     
    print(next(g))
    print(next(g))
    g.send(100)
    print(next(g))
    print(next(g))
     
    '''
    0
    1
    3
    4
    '''
    #我们发现虽然100传进去了,但是他并没有迭代出来,那原来的2去哪里了呢?send(100)实际上就是返回的2

如果改为以下代码:

    print(next(g))
    print(next(g))
    a=g.send(100)
    print('我是{0}'.format(a))
    print(next(g))
    print(next(g))
    '''
    0
    1
    我是2
    3
    4
    '''

send(arg)方法总结:

(1)它的主要作用是,当我需要手动更改生成器里面的某一个值并且使用它,则send发送进去一个数据,然后保存到yield语句的返回值,以提供使用

(2)send(arg)的返回值就是那个本来应该被迭代出来的那个值。这样既可以保证我能够传入新的值,原来的值也不会弄丢

  1. 生成器的throw方法用法

这个函数相比较于前面的next()、send()来说更加复杂,先看一下它的函数描述:

raise exception in generator,return next yielded value or StopIteration,即在生成器中抛出异常,并且这个throw函数会返回下一个要迭代的值或者是StopIteration。还是通过几个例子来看吧!

def my_generator():
    yield 'a'
    yield 'b'
    yield 'c'
g=my_generator()
print(next(g))
print(next(g))
print('-------------------------')
print(g.throw(StopIteration))
print(next(g))
'''运行结果为:
a
b
-------------------------
StopIteration
'''

因为在迭代完 b 之后,就触发了StopIteration异常,这相当于后面的 ‘c’ 已经没用了,跳过了c ,c再也不会执行,就中断了,所以后面的 'c'再也不会迭代,所以这里不会再返回任何值,返回的是StopIteration。

再看一个例子:

def my_generator():
    try:
        yield 'a'
        yield 'b'
        yield 'c'
        yield 'd'
        yield 'e'
    except ValueError:
        print('触发“ValueError"了')
    except TypeError:
        print('触发“TypeError"了')
 
g=my_generator()
print(next(g))
print(next(g))
print('-------------------------')
print(g.throw(ValueError))
print('-------------------------')
print(next(g))
print(next(g))
print('-------------------------')
print(g.throw(TypeError))
print('-------------------------')
print(next(g))
'''运行结果为:
a
b
-------------------------
触发“ValueError"了
StopIteration
'''

当前面两次执行了a和b之后,向生成器扔进去一个异常,触发ValueError异常,这时候意味着try后面的c、d、e已经作废了,不会再有用,这个生成器已经终止了,因此g.throw()会返回StopIteration。

再看一个例子:

def my_generator():
    while True:
        try:
            yield 'a'
            yield 'b'
            yield 'c'
            yield 'd'
            yield 'e'
        except ValueError:
            print('触发“ValueError"了')
        except TypeError:
            print('触发“TypeError"了')
 
g=my_generator()
print(next(g))
print(next(g))
print('-------------------------')
print(g.throw(ValueError))
print('-------------------------')
print(next(g))
print(next(g))
print('-------------------------')
print(g.throw(TypeError))
print('-------------------------')
print(next(g))
'''运行结果为:
a
b
-------------------------
触发“ValueError"了
a
-------------------------
b
c
-------------------------
触发“TypeError"了
a
-------------------------
b
'''

解释:

出现这样的结果是不是很意外?它和上面的那个例子只有一个while只差,为什么结果差这么多,解释如下:

首先print(next(g))两次:会输出a、b,并停留在c之前。

然后由于执行了g.throw(ValueError),所以会跳过所有后续的try语句,也就是说yield 'c'、yield 'd'、yield 'e'不会被执行,然后进入到except语句,打印出 触发“ValueError"了。然后再次进入到while语句部分,消耗一个yield,此时因为是重新进入的while,小号的依然是第一个yield 'a',所以会输出a。实际上这里的a也就是g.throw()的返回值,因为它返回的是下一个迭代的数;

然后在print(next(g))两次,会执行yield b’、yield 'c’语句,打印出b、c,并停留在执行完该语句后的位置,即yield 'd'之前。

然后再g.throw(TypeError):会跳出try语句,从而后面的d,e不会被执行,下次自一次进入while,依然打印出a。

最后,执行了一次print(next(g)),打印出b。

  1. 生成器的启动与关闭close

(1)生成器的启动

使用close()方法手动关闭生成器函数,后面的调用会直接返回StopIteration异常

这里所讨论的启动不是使用for循环迭代,我们在使用for循环迭代的时候可能没有去考虑“启动”与“关闭”这些事情,这里指的是使用next()内置方法一个一个迭代的情形。在第一次迭代的时候,一定要先启动生成器,启动的两种方法为:

第一:直接使用next(g),这会直接开始迭代第一个元素(推荐使用这个启动)

第二:使用g.send(None)进行启动,注意第一次启动的时候只能传入None,如果传入其他具体的指则会报错哦!

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
    yield 4
 
g = my_generator()
g.send(None)   #第一次启动,本来第一次应该迭代的1,这里被取代了,但是send(None)会返回1
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
 
'''运行结果为:
2
3
4
'''

(2)生成器的关闭——通过close()方法

如果一个生成器被中途关闭之后,在此调用next()方法,则会显示错误,如下:

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
    yield 4
 
g = my_generator()
print(next(g))
print(next(g))
g.close()
print(next(g))   #在此处会显示错误
print(next(g))
'''运行结果为:
1
2
显示StopIteration
'''
  1. 生成器的终止迭代——StopIteration

前面讲的手动关闭生成器,使用close()方法,后面的迭代或抛出StopIteration异常。另外

在一个生成器中,如果没有return,则默认执行到函数完毕时返回StopIteration;

def g1():
    yield 1
g=g1()
next(g)    #第一次调用next(g)时,会在执行完yield语句后挂起,所以此时程序并没有执行结束。
next(g)    #程序试图从yield语句的下一条语句开始执行,发现已经到了结尾,所以抛出StopIteration异常。
'''运行结果为:
1
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
'''

如果遇到return,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代。

def g2():
    yield 'a'
    return
    yield 'b'
g=g2()
next(g)    #程序停留在执行完yield 'a'语句后的位置。
next(g)    #程序发现下一条语句是return,所以抛出StopIteration异常,这样yield 'b'语句永远也不会执行。
'''运行结果为:
a
b
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
'''

如果在return后返回一个值,那么这个值为StopIteration异常的说明,不是程序的返回值。

def g3():
    yield 'a'
    return '这是错误说明'
    yield 'b'   #有一些编辑器会提示错误,此处为unreachable code,即不可到达的代码
g=g3()
next(g)
next(g)
'''运行结果为:
a
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration: 这是错误说明
'''

注意:生成器没有办法使用return来返回值。因为return返回的那个值是通过StopIteration的异常信息返回的,所以我没办法直接获取这个return返回的值。

当然上面所说的无法获取return返回值,我们指的是没有办法通过result=g3()这种形式获取return的返回值。实际上还是有相依欧诺个的手段获取这个return的值的,有两种方法:

方法一:使用后面的yield from 语句(下文在讲解)

方法二:因为return返回的值是作为StopIteration的一个value属性存在的,StopIteration本质上是一个类,所以可以通过访问它的value属性获取这个return返回的值。使用下面的代码:

def g3():
    yield 'a'
    return '这是错误说明'
    yield 'b'
g=g3()
 
try:   
    print(next(g))  #a
    print(next(g))  #触发异常
except StopIteration as exc:
    result=exc.value
    print(result)
'''运行结果为:
a
这是错误说明
'''
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