Python函式式程式設計指南（三） 迭代器

python generators(生成器)

生成器不僅「記住」了它資料狀態；生成器還「記住」了它在流控制構造（在命令式程式設計中，這種構造不只是資料值）中的位置。

生成器的特點：

生成器是乙個函式，而且函式的引數都會保留。

迭代到下一次的呼叫時，所使用的引數都是第一次所保留下的，即是說，在整個所有函式呼叫的引數都是第一次所呼叫時保留的，而不是新建立的

在python中，yield就是這樣的乙個生成器。

yield 生成器的執行機制：

當你問生成器要乙個數時，生成器會執行，直至出現 yield 語句，生成器把 

yield 的引數給你，之後生成器就不會往下繼續執行。 當你問他要下乙個數時，他會從上次的狀態。開始執行，直至出現yield語句，把引數給你，之後停下。如此反覆 直至退出函式。（以上關於yield的描述，在後面列舉乙個簡單的例子來解釋這段話）

yield的使用：

在python中，當你定義乙個函式，使用了yield關鍵字時，這個函式就是乙個生成器，它的執行會和其他普通的函式有很多不同，函式返回的是乙個物件，而不是你平常 所用return語句那樣，能得到結果值。如果想取得值，那得呼叫next()函式，如：

c = h() 
#h()包含了yield關鍵字
#返回值
c.next()

下面，來看看以下的例子**吧，是用來說明yield執行機制的。

deffib(max):
a, b = 
1, 1
while a < max:
yield a 
#generators return an iterator that returns a stream of values.
a, b = b, a+b

for n 
in fib(
15):
print n

從前面的執行機制描述中，可以獲知，程式執行到yield這行時，就不會繼續往下執行。而是返回乙個包含當前函式所有引數的狀態的iterator物件。目的就是為了第二次被呼叫時，能夠訪問到函式所有的引數值都是第一次訪問時的值，而不是重新賦值。

程式第一次呼叫時：

deffib(max):
a, b = 
1, 1
while a < max:
yield a 
#這時a,b值分別為1,1，當然，程式也在執行到這時，返回
a, b = b, a+b

程式第二次呼叫時：

從前面可知，第一次呼叫時，a,b=1,1，那麼，我們第二次呼叫時（其實就是呼叫第一次返回的iterator物件的next()方法），程式跳到yield語句處，

執行a,b = b, a+b語句，此時值變為：a,b = 1, (1+1) => a,b = 1, 2

程式繼續while迴圈，當然，再一次碰到了yield a 語句，也是像第一次那樣，儲存函式所有引數的狀態，返回乙個包含這些引數狀態的iterator物件。

等待第三次的呼叫....

deffib(max):
a, b = 
1, 1
while a < max:
yield a 
a, b = b, a+b

通過上面的分析，可以一次類推的展示了yield的詳細執行過程了！

通過使用生成器的語法，可以免去寫迭代器類的繁瑣**，如，上面的例子使用迭代類來實現，**如下：

class
fib:
def__init__
(self, max)
: 
self.max = max
def__iter__
(self)
: 
self.a = 
0self.b = 
1return
self
defnext
(self)
: 
fib = 
self.a
if fib > 
self.
max:
raise stopiteration
self.a, 
self.b = 
self.b, 
self.a + 
self.b
return fib

yield其他例子展示：排列，組合

#生成全排列    

defperm
(items, n = none):
if n 
isnone:
n = len(items)
for i 
in range(len(items)):
v = items[i:i+
1]if n==
1:yield v
else:
rest = items[:i] + items[i+
1:]for p 
in perm(rest, n
-1):
yield v + p
defcomb
(items, n = none):
if n 
isnone:
n = len(items)
else:
for i 
in range(len(items)):
v = items[i:i+
1]if
1 == n:
yield v
else:
rest = items[i+
1:]for c 
in comb(rest, n
-1):
yield v + c

Python函式式程式設計指南（一） 概述

這大概算是python最難啃的一塊骨頭吧。在我python生涯的這一年裡，我遇到了一些pythoner，他們毫無例外地完全不會使用函式式程式設計 有些人喜歡稱為pythonic 比如，從來不會傳遞函式，不知道lambda是什麼意思，知道列表展開但從來不知道用在 對python不提供經典for迴圈感到...

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