Python 生成器
1. 如何生成一个巨大的序列
1.1 需求描述
存储 1 个整数需要 4 个字节
现在要创建一个包含 1 G 个整数的序列，从 0 到 1 * 1024 * 1024 * 1024 - 1
如果需要为序列中的每个整数分配内存，则需要分配的内存为 1G * 4 = 4G
1.2 通过列表推导
Python 提供了列表推导用于生成列表，下面使用列表推导生成一个包含 0 到 4 之间所有整数的列表，代码如下：
>>> list = [i for i in range()]>>> list[, , , ]
>>> N = * * >>> list = [i for i in range(N)]Traceback (most recent call last): File <stdin>, line , in <module> File <stdin>, line , in <listcomp>MemoryError
使用列表推导创建包含 1G 个整数的列表时，需要为这 1G 个整数分配至少 4G 的内存，需要消耗大量的内存，超出了 Python 的限制，因此出现了 MemoryError 的错误。
另外，创建这个巨大的列表需要消耗大量的时间，因此执行第 2 行的语句后，系统失去响应，大约 10 多秒后才出现错误信息。
1.3 通过动态计算
列表推导需要一次性的为 1G 个整数分配内存空间，带来了两个问题：
列表占用了大量的物理内存
创建列表的时间过长
Python 提供了一种动态计算的思路解决以上问题，它的思想如下：
>>> N = * * >>> generator = (i for i in range(N))>>> next(generator)>>> next(generator)>>> next(generator)
在第 1 行，设定 N 为 1G
注意：创建生成器的语法采用小括号 ()，创建列表的语法采用方括号 []
在第 4 行，generator 输出从 0 到 1G 序列中的第 0 个整数
在第 6 行，generator 输出从 0 到 1G 序列中的第 1 个整数
在第 8 行，generator 输出从 0 到 1G 序列中的第 2 个整数
注意：在第 2 行，创建一个输出从 0 到 1G 的序列的生成器，因为不需要分配内存，创建生成器的速度非常快，几乎是瞬间完成的。与之相比，在上一节中创建一个输出从 0 到 1G 的序列的列表，因为需要分配内存，创建列表的速度非常慢，并且导致了 MemoryError。
2. 生成器概述
2.1 生成器的定义
在 Python 中，生成器是一个特殊的对象，它按照一定的规则依次输出数据。Python 的内置函数 next(generator) 通知生成器输出一个新的数据，当生成器输出全部数据后，产生一个特殊的异常 stopiteration，用于标记生成器输出结束。
>>> generator = (i for i in range())>>> next(generator)>>> next(generator)>>> next(generator)>>> next(generator)Traceback (most recent call last): File <stdin>, line , in <module>stopiteration
注意：创建生成器的语法采用小括号 ()，创建列表的语法采用方括号 []
在第 2 行，生成器产生第 0 个整数
在第 4 行，生成器产生第 1 个整数
在第 6 行，生成器产生第 2 个整数
在第 8 行，生成器产生第 3 个整数
在第 11 行，因为生成器生成的序列只包含 3 个整数，此时已经生成全部的整数，因此抛出异常 stopiteration
2.2 使用 while 循环访问生成器
根据生成器的原理，可以循环的调用 next(generator) 输出全部的序列，示例如下：
generator = (i for i in range())while True:try:item = next(generator)print(item)except stopiteration:break
在第 3 行，创建一个循环
运行程序，输出结果如下：
0 1 2
2.3 使用 for 循环访问生成器
通常使用 for 循环访问生成器，示例如下：
generator = (i for i in range())for item in generator:print(item)
运行程序，输出结果如下：
0 1 2
3. 创建生成器
3.1 通过推导创建生成器
(expression for i in iterable)
该生成器遍历对象 iterable，依次产生数据 expression，它的工作流程如下：
for i in iterable:generate expression
注意：创建生成器的语法与列表推导的语法相似，不同之处在于，创建生成器的语法采用小括号 ()，创建列表的语法采用方括号 []。
通过推导创建生成器的示例如下：
generator = (i* for i in range())for i in generator:print(i)
循环变量 i 从 0 变化到 4
生成器每次产生数据 i*2
运行程序，输出结果如下：
0 2 4 6 8
3.2 通过复杂的推导创建生成器
(expression for i in iterable if condition)
该生成器遍历对象 iterable，如果条件 condition 为真，则产生数据 expression，它的工作流程如下：
for i in iterable:if condition:generate expression
通过复杂推导创建生成器的示例如下：
generator = (i for i in range() if i % == )for i in generator:print(i)
运行程序，输出结果如下：
0 2 4 6 8
3.3 通过 yield 创建生成器
在生成器的生命周期中，生成器根据一定的规则产生一系列的数据，生成器可以使用 yield 关键字产生一个数据。例如，一个生成特定范围内的奇数序列的函数：
def generateOddNumbers(n):for i in range(n):if i % == :yield i generator = generateOddNumbers()for i in generator:print(i)
在第 1 行，定义了函数 generateOddNumbers(n)，它返回一个生成器，该生成器产生从 0 到 n 范围内的奇数
在第 2 行到第 4 行，使用 for 循环生成从 0 到 n 范围内的奇数
在第 7 行，使用 for 循环遍历该生成器
运行该程序，输出如下：
1 3 5 7 9
注意：包含 yield 关键字的函数被称为生成器函数，调用生成器函数会返回一个生成器。在上面的例子中，函数 generateOddNumbers(n) 包含 yield 关键字，是一个生成器函数，它返回一个生成器，该生成器产生从 0 到 n 范围内的奇数。
4. 使用 yield 实现遍历堆栈的生成器
4.1 通过单链表实现堆栈
通过单链表实现堆栈，图示如下：
在上图中，每个节点有两个字段: item 和 next，item 用于存储数据，next 指向下一个节点，head 指针指向堆栈的顶部。描述堆栈的 Python 代码如下：
class Node:def __init__(self, item):self.item = item self.next = Noneclass Stack:def __init__(self):self.head = Nonedef push(self, item):node = Node(item)node.next = self.head self.head = node stack = Stack()stack.push('a')stack.push('b')stack.push('c')
在第 1 行，定义了类 Node 用于描述链表中的节点
在第 6 行，定义了类 Stack 描述堆栈
在第 11 行，创建一个新节点 node
在第 12 行，新节点 node 的 next 指向头结点
在第 13 行，头结点指向新节点
在第 8 行，定义了头指针 head，指向链表中的首个节点
在第 10 行，定义了成员方法 push，将元素压如到堆栈中
在第 15 行，创建一个对象 stack
在第 16 行到第 18 行，依次压入 3 个元素 ‘a’、‘b’、‘c’
4.2 使用 yield 关键字实现生成器函数
def stackGenerate(stack):cursor = stack.headwhile cursor != None:yield cursor.item cursor = cursor.next
在第 1 行，定义函数 stackGenerate(stack)
在第 2 行，变量 cursor 指向了当前正在遍历的元素，初始化被设置为链表的头结点
在第 3 行，使用循环遍历堆栈
4.3 通过 while 循环遍历堆栈
使用 while 循环显式的使用 next、stopiteration 完成对 stack 的遍历，代码如下：
generator = stackGenerate(stack)while True:try:item = next(generator)print(item)except stopiteration:break
在第 6 行，当生成器输出结束后，抛出异常 stopiteration
程序依次压入 ‘a’、‘b’、‘c’，遍历时以压入相反的顺序输出，结果如下：
c b a
4.4 通过 for … in 循环遍历堆栈
generator = stackGenerate(stack)for item in generator:print(item)
与上一节的代码相比，代码要简洁很多，程序输出相同的结果如下：
c b a