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通過(guò)列表生成式，我們可以直接創(chuàng)建一個(gè)列表。但是，受到內(nèi)存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創(chuàng)建一個(gè)包含100萬(wàn)個(gè)元素的列

表，不僅占用很大的存儲(chǔ)空間，如果我們僅僅需要訪(fǎng)問(wèn)前面幾個(gè)元素，那后面絕大多數(shù)元素占用的空間都白白浪費(fèi)了。

所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來(lái)，那我們是否可以在循環(huán)的過(guò)程中不斷推算出后續(xù)的元素呢？這樣就不必創(chuàng)建完整的list，從而節(jié)省大量的空間。在Python中，這種一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制，稱(chēng)為生成器（Generator）。

要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)generator，有很多種方法。第一種方法很簡(jiǎn)單，只要把一個(gè)列表生成式的[]改成()，就創(chuàng)建了一個(gè)generator：

>>> L = [x * x for x in range(10)]>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]>>> 
g = (x * x for x in range(10))>>> g
 at 0x104feab40>

創(chuàng)建L和g的區(qū)別僅在于最外層的[]和()，L是一個(gè)list，而g是一個(gè)generator。

我們可以直接打印出list的每一個(gè)元素，但我們?cè)趺创蛴〕鰃enerator的每一個(gè)元素呢？

如果要一個(gè)一個(gè)打印出來(lái)，可以通過(guò)generator的next()方法：

>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
4
>>> g.next()
9
>>> g.next()
16
>>> g.next()
25
>>> g.next()
36
>>> g.next()
49
>>> g.next()
64
>>> g.next()
81
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration

我們講過(guò)，generator保存的是算法，每次調(diào)用next()，就計(jì)算出下一個(gè)元素的值，直到計(jì)算到最后一個(gè)元素，沒(méi)有更多的元素時(shí)，拋出StopIteration的錯(cuò)誤。

當(dāng)然，上面這種不斷調(diào)用next()方法實(shí)在是太變態(tài)了，正確的方法是使用for循環(huán)，因?yàn)間enerator也是可迭代對(duì)象：

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print n
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

所以，我們創(chuàng)建了一個(gè)generator后，基本上永遠(yuǎn)不會(huì)調(diào)用next()方法，而是通過(guò)for循環(huán)來(lái)迭代它。

generator非常強(qiáng)大。如果推算的算法比較復(fù)雜，用類(lèi)似列表生成式的for循環(huán)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，還可以用函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

比如，著名的斐波拉契數(shù)列（Fibonacci），除第一個(gè)和第二個(gè)數(shù)外，任意一個(gè)數(shù)都可由前兩個(gè)數(shù)相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契數(shù)列用列表生成式寫(xiě)不出來(lái)，但是，用函數(shù)把它打印出來(lái)卻很容易：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:        print b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

上面的函數(shù)可以輸出斐波那契數(shù)列的前N個(gè)數(shù)：

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8

仔細(xì)觀(guān)察，可以看出，fib函數(shù)實(shí)際上是定義了斐波拉契數(shù)列的推算規(guī)則，可以從第一個(gè)元素開(kāi)始，推算出后續(xù)任意的元素，這種邏輯其實(shí)非常類(lèi)似generator。

也就是說(shuō)，上面的函數(shù)和generator僅一步之遙。要把fib函數(shù)變成generator，只需要把print b改為yield b就可以了：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

這就是定義generator的另一種方法。如果一個(gè)函數(shù)定義中包含yield關(guān)鍵字，那么這個(gè)函數(shù)就不再是一個(gè)普通函數(shù)，而是一個(gè)generator：

>>> fib(6)

這里，最難理解的就是generator和函數(shù)的執(zhí)行流程不一樣。函數(shù)是順序執(zhí)行，遇到return語(yǔ)句或者最后一行函數(shù)語(yǔ)句就返回。而變成generator的函數(shù)，在每次調(diào)用next()的時(shí)候執(zhí)行，遇到y(tǒng)ield語(yǔ)句返回，再次執(zhí)行時(shí)從上次返回的yield語(yǔ)句處繼續(xù)執(zhí)行。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，定義一個(gè)generator，依次返回?cái)?shù)字1，3，5：

>>> def odd():
...     print 'step 1'
...     yield 1
...     print 'step 2'
...     yield 3
...     print 'step 3'
...     yield 5
...
>>> o = odd()
>>> o.next()
step 1
1
>>> o.next()
step 2
3
>>> o.next()
step 3
5
>>> o.next()
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration

可以看到，odd不是普通函數(shù)，而是generator，在執(zhí)行過(guò)程中，遇到y(tǒng)ield就中斷，下次又繼續(xù)執(zhí)行。執(zhí)行3次yield后，已經(jīng)沒(méi)有yield可以執(zhí)行了，所以，第4次調(diào)用next()就報(bào)錯(cuò)。

回到fib的例子，我們?cè)谘h(huán)過(guò)程中不斷調(diào)用yield，就會(huì)不斷中斷。當(dāng)然要給循環(huán)設(shè)置一個(gè)條件來(lái)退出循環(huán)，不然就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)數(shù)列出來(lái)。

同樣的，把函數(shù)改成generator后，我們基本上從來(lái)不會(huì)用next()來(lái)調(diào)用它，而是直接使用for循環(huán)來(lái)迭代：

>>> for n in fib(6):
...     print n
...
1
1
2
3
5
8

小結(jié)

generator是非常強(qiáng)大的工具，在Python中，可以簡(jiǎn)單地把列表生成式改成generator，也可以通過(guò)函數(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜邏輯的generator。

要理解generator的工作原理，它是在for循環(huán)的過(guò)程中不斷計(jì)算出下一個(gè)元素，并在適當(dāng)?shù)臈l件結(jié)束for循環(huán)。對(duì)于函數(shù)改成的generator來(lái)說(shuō)，遇到return語(yǔ)句或者執(zhí)行到函數(shù)體最后一行語(yǔ)句，就是結(jié)束generator的指令，for循環(huán)隨之結(jié)束。

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