python代码：生成器
本人的话：原书只写了生成器，没有写生成器表达式。可能是书太古老了。还需要查资料看看生成器表达式，这样有关生成器的知识才算是完整的。
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- """ @author:xiaxiaoyun @file:test02.py @time:2022-04-03 21:04 """ """ 书《Python核心编程(第二版).pdf》，作者：Wesley J. Chun 协同程序是可以运行的独立函数调用，可以暂停或者挂起，并从程序离开的地方继续或者重新开始。在有调用者和（被调用的）协同程序也有通信。 举例来说，当协同程序暂停的时候，我们能从其中获得一个中间的返回值，当调用回到程序中时，能够传入额外或者改变了的参数，但仍能够从我们上次离开的地方继续，并且所有状态完整。 挂起返回出中间值并多次继续的协同程序被称为生成器。 从语法上讲，生成器是一个带yield语句的函数。 一个生成器能暂停执行并返回一个中间的结果（那就是yield语句的功能），返回一个值给调用者并暂停执行。当生成器的__next__()方法被调用的时候，它会准确地从离开地方继续（当它返回[一个值以及]控制给调用者时）。 当到达一个真正的返回或者函数结束没有更多的值返回（当调用__next__()），一个StopIteration异常就会抛出。 Python的for循环有next()调用和对StopIteration的处理。 """ # # 例子1：一个简单的生成器 # def simpleGen(): # yield 1 # yield '2 --> punch!' # # myG = simpleGen() # print(myG.__next__()) # 1 # print(myG.__next__()) # 2 --> punch! # print(myG.__next__()) # 程序出错，抛出异常StopIteration # # ---- # # 例子2：使用for循环 # # Python的for循环有next()调用和对StopIteration的处理。 # def simpleGen(): # yield 1 # yield '2 --> punch!' # # for eachItem in simpleGen(): # print(eachItem) # """ # Output: # 1 # 2 --> punch! # """ # # ---- # # 例子3：创建一个带序列并从那个序列中返回一个随机元素的随机迭代器。 # from random import randint # # 解释：def randint(self, a, b): # Return random integer in range [a, b], including both end points. # # def randGen(aList): # while len(aList) > 0: # yield aList.pop(randint(0, len(aList) - 1)) # 每个返回的元素将从那个队列中消失，像一个list.pop()和random.choice()的结合的归类。 # # for item in randGen(['rock', 'paper', 'scissors']): # print(item) # """ # Output: # rock # scissors # paper # """ # # 例子4：生成器在闭包中的运用 # def counter(start_at=0): # count = start_at # while True: # val = (yield count) # if val is not None: # count = val # else: # count += 1 # """ # 生成器带有一个初始化的值，对每次对生成器__next__()调用以1累加计数。 # 用户也可以选择重置这个值，如果他们非常想要用新的值来调用send()不是调用next()。 # 这个生成器是永远运行的，所以如果你想要终结它，调用close()方法。 # """ # # 调用 # count = counter(5) # print(count.__next__()) # 5 # print(count.__next__()) # 6 # print(count.send(9)) # 9 # print(count.__next__()) # 10 # count.close() # print(count.__next__()) # 程序抛出异常StopIteration # # ---- # ====
