python 函式的定義體中有 yield 關鍵字, 該函式就是生成器函式。 呼叫生成器函式時, 會返回乙個生成器物件。生成器函式的定義體執行完畢後, 生成器物件會丟擲stopiteration 異常。
def gen_a():
print('start')
yield 1
print('starting')
yield 2
print('starting')
yield 3
print('end')
>>> it = iter(gen_a())
>>> next(it)
start
1>>> next(it)
starting
2>>> next(it)
starting
3>>> next(it)
endtraceback (most recent call last):
file "", line 1, in stopiteration
>>>
>>> for i in gen_a():
... print(i)
...
start
1starting
2starting
3end
這裡清楚地顯示了生成器的執行過程
for迴圈第一次呼叫next(),列印出start,生成器函式定義體中的yield語句,返回生成值1
for迴圈第二次呼叫next(),由yield 1 前進到 yield 2 列印出starting,生成器函式定義體中的yield語句,返回生成值2
for迴圈第三次呼叫next(),由yield 2 前進到 yield 3 列印出starting,生成器函式定義體中的yield語句,返回生成值3
for迴圈第四次呼叫next(),列印出end,到達函式定義體的末尾, 導致生成器物件丟擲 stopiteration 異常。for機制捕獲異常, 因此迴圈終止時沒有報錯。
生成器函式會建立乙個生成器物件, 包裝生成器函式的定義體。 把生成器傳給 next(...) 函式時, 生成器函式會向前, 執行函式定義體中的下乙個 yield 語句, 返回產出的值, 並在函式定義體的當前位置暫停。 最終, 函式的定義體返回時, 外層的生成器物件會丟擲stopiteration 異常——這一點與迭代器協議一致
python生成器函式 Python 生成器函式
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python函式 生成器
1.生成器 是乙個特殊的迭代器 迭代的抽象層級更高 所以,擁有迭代器的特性,惰性計算資料,節省記憶體。能夠記錄下狀態,並通過next 函式,訪問下乙個狀態。具備可迭代性。但是,如果打造乙個自己的迭代器,比較複雜,需要實現很多方法 在後續的面相物件程式設計中會講解 所以,就有乙個更加優雅的方式 生成器...
Python 生成器函式
生成器函式 包含yield語句的函式 生成器物件 生成器物件和迭代器物件行為相似,都支援可迭代介面 next 若想執行生成器函式內部語句,則需要迭代協議 a 生成器函式被呼叫時,並不會執行函式內部語句,而是返回乙個生成器物件 b 每執行一條語句,返回對應的乙個yield數值,雖然函式被yield臨時...