yield生成器函数
生成器有主要有四种方法:
next()
执行函数,直到遇到下一个yield为止,并返回值send(value)
为生成器发送一个数值,next()方法就相当于send(None)close()
终止生成器throw(exc[exc_value,[exc_tb]])
在生成器yield处引发一个异常,close()相当于引发一个GeneratorExit异常
输出型
一个斐波那契数列的例子
def fibonacci():
a, b = 0, 1
while True:
yield b
a, b = b, a+b
a = fibonacci()
for i in range(10):
print a.next()
运行结果:
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
python2.7 fb.py 0.01s user 0.01s system 94% cpu 0.025 total
生成器每次生成一个数字并返回。
接收输入型
def reciver():
while True:
n = (yield)
print "Got %s" % n
r = reciver()
r.next()
r.send(1)
r.send('2')
运行结果:
Got 1
Got 2
python2.7 rec.py 0.01s user 0.01s system 86% cpu 0.023 total
这个模型可以看做接收外部数据并进行处理。
输入输出型
生成器能否接收send传送来的数据,处理之后再返回呢?答案是肯定的
def get():
n = 0
result = None
while True:
n = (yield result)
result = n*10
t = get()
t.next()
for i in range(10):
print t.send(str(i))
t.close()
运行结果
0000000000
1111111111
2222222222
3333333333
4444444444
5555555555
6666666666
7777777777
8888888888
9999999999
python2.7 problem.py 0.02s user 0.00s system 83% cpu 0.024 total
传递参数
当然生成器函数也是函数,也支持参数传递。
def countdown(n):
print("counting down from %d" % n)
while n > 0:
yield n
n -= 1
return
c = countdown(10)
print c.next()
print c.next()
for i in countdown(10):
print i
print sum(countdown(10))
运行结果
counting down from 10
10
9
counting down from 10
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
counting down from 10
55
从上面的例子我们发现,每次调用生成器函数要先执行next()
函数,然后才能发送数据, 如果忘记的话就会报错。
TypeError: can't send non-None value to a just-started generator
这个有人容易忘记。这怎么办?用装饰器来自动执行:
def coroutine(func):
def start(*args,**kwargs):
g = func(*args,**kwargs)
g.next()
return g
return start
@coroutine
def reciver():
while True:
n = (yield)
print "Got %s" % n
r = reciver()
r.send(1)
r.send('2')
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