发布于 2015-08-30 07:51:34 | 98 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
如果你想实现一种新的迭代模式,使用一个生成器函数来定义它。 下面是一个生产某个范围内浮点数的生成器:
def frange(start, stop, increment):
x = start
while x < stop:
yield x
x += increment
为了使用这个函数,
你可以用for循环迭代它或者使用其他接受一个可迭代对象的函数(比如 sum()
, list()
等)。示例如下:
>>> for n in frange(0, 4, 0.5):
... print(n)
...
0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
>>> list(frange(0, 1, 0.125))
[0, 0.125, 0.25, 0.375, 0.5, 0.625, 0.75, 0.875]
>>>
一个函数中需要有一个yield语句即可将其转换为一个生成器。 跟普通函数不同的是,生成器只能用于迭代操作。 下面是一个实验,向你展示这样的函数底层工作机制:
>>> def countdown(n):
... print('Starting to count from', n)
... while n > 0:
... yield n
... n -= 1
... print('Done!')
...
>>> # Create the generator, notice no output appears
>>> c = countdown(3)
>>> c
<generator object countdown at 0x1006a0af0>
>>> # Run to first yield and emit a value
>>> next(c)
Starting to count from 3
3
>>> # Run to the next yield
>>> next(c)
2
>>> # Run to next yield
>>> next(c)
1
>>> # Run to next yield (iteration stops)
>>> next(c)
Done!
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>
一个生成器函数主要特征是它只会回应在迭代中使用到的”next”操作。 一旦生成器函数返回退出,迭代终止。我们在迭代中通常使用的for语句会自动处理这些细节,所以你无需担心。