4.3 使用生成器创建新的迭代模式
问题
你想实现一个自定义迭代模式,跟普通的内置函数比如 range()
, reversed()
不一样。
解决方案
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]
- >>>
讨论
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。
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