一些關於python生成器的「坑」

首先，先看**：

def

add(s, x):
return s + x
defgen
():for i in range(4):
yield i
base = gen()
for n in [1, 10]:
base = (add(i, n) for i in base)
print list(base)

那麼怎麼得出來的呢？

說到生成器，你必須要知道迭代器（iterator），它只能迭代一次，且遵從迭代器協議：

1.定義了__iter__方法，但是必須返回自身

2.定義了next方法，在python3中是__next__，用來返回下乙個值，當沒有資料可返回時，會丟擲乙個stopiteration錯誤

3.可以保持當前的狀態

樣例

自定義iterator 如何讓自定義的類的物件成為迭代器物件，其實就是定義__iter__和next方法：

class

dataiter
(object):
def__init__
(self, *args):
self.data = list(args)
self.ind = 0
def__iter__
(self):
#返回自身
return self
defnext
(self):
#　返回資料
if self.ind == len(self.data):
raise stopiteration
else:
data = self.data[self.ind]
self.ind += 1
return data

迭代器大概如此，下面介紹主角：優雅的迭代器——生成器（generator）。

首先，因為生成器遵循了迭代器協議，所以生成器也是一種迭代器

建立生成器的方式有兩種：

1.yield

生成器函式跟普通函式只有一點不一樣，就是把 return 換成yield,其中yield是乙個語法糖，內部實現了迭代器協議，同時保持狀態可以掛起。如下:

記住一點，yield是資料的生產者，而諸如for等是資料的消費者。

def

gen():
print
'begin: generator'
i = 0
while
true:
print
'before return ', i
yield i
i += 1
print
'after return ', i
a = gen()
a.next()

2.生成器表示式

a = (i for i in range(10))

再來看乙個例子：

def

multipliers
():return (lambda x : i * x for i in range(4))
print [m(2) for m in multipliers()]

def

multipliers
():for x in range(4):
defcd(i):
return x*i
yield cd
print [m(2) for m in multipliers()]

def

multipliers
():return [lambda x : i * x for i in range(4)]
print [m(2) for m in multipliers()]

def

multipliers
(): res = 
for i in range(4):
definner
(j):
return j * i
return res
print [m(2) for m in multipliers()]

def

multipliers
(): res = 
for i in range(4):
definner
(j, i = i):
return j * i
return res
print [m(2) for m in multipliers()]

def

multipliers
():return [lambda x, i = i : i * x for i in range(4)]
print [m(2) for m in multipliers()]

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