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发布时间:2019-03-24

原标题:python函数式编程之生成器

python函数式编程之生成器


在前面的学习过程中,我们知道,迭代器有两个好处:

一是不依赖索引的统一的迭代方法
二是惰性计算,节省内存

但是迭代器也有自己的显著的缺点,那就是

不如按照索引取值方便 
一次性,只能向后取值,不能向前取值

所以我们还需要学习另外一种对象,那已经生成器

1.什么是生成器

如果一个函数体内部包含yield关键字,该函数就是生成器函数,执行该函数就得到一个生成器对象

2.得到生成器

先来看下面的代码

def foo():
    print("first...")
    yield
    print("second...")
    yield
    print("third...")

g=foo()
print(g)

根据上面生成器的定义:函数体内部包含yield关键字,则该函数就是生成器函数,则上面的函数执行结果就是一个生成器对象

执行上面的代码,查看程序执行结果

<generator object foo at 0x0000000001DF2BF8>

可以看出:上面的函数执行的结果g就是一个生成器对象,上面的函数foo就是一个生成器函数

3.生成器的内置方法

修改上面的代码,调用dir方法查看生成器中包含的方法

def foo():
    print("first...")
    yield
    print("second...")
    yield
    print("third...")

g=foo()
print(dir(g))

打印生成器内部的方法,可以看到打印的结果

["__class__", "__del__", "__delattr__", "__dir__", "__doc__", "__eq__", "__format__", "__ge__", "__getattribute__", "__gt__", "__hash__", "__init__", "__init_subclass__", "__iter__", "__le__", "__lt__", "__name__", "__ne__", "__new__", "__next__", "__qualname__", "__reduce__", "__reduce_ex__", "__repr__", "__setattr__", "__sizeof__", "__str__", "__subclasshook__", "close", "gi_code", "gi_frame", "gi_running", "gi_yieldfrom", "send", "throw"]

在这些结果中,可以看到有__iter__方法__next__方法,由此可以判断出生成器的本质就是迭代器
生成器是迭代器的一种

4.判断生成器是否是迭代器

修改上面的代码

def foo():
    print("first...")
    yield
    print("second...")
    yield
    print("third...")

g=foo()

from collections import Iterable

print(isinstance(g,Iterable))

查看打印结果

True

上面的两个例子都可以证明:生成器的本质是迭代器,生成器就是迭代器的一种

5.生成器的 __iter__方法__next__方法

既然生成器的本质是迭代器,那么调用生成器的 __iter__方法__next__方法,得到的结果会是什么呢

修改上面的代码

def foo():
    print("first...")
    yield
    print("second...")
    yield
    print("third...")

g=foo()

print(g)
print(g.__iter__())
g.__next__()

程序执行结果

<generator object foo at 0x0000000001DF2BF8>
<generator object foo at 0x0000000001DF2BF8>
first...

从上面的程序的执行结果可以看出:直接打印生成器g和调用生成器g.__iter__方法,得到的结果都是生成器对象g 在内存中的地址

调用g.__next__方法,实际上就是从生成器g中取出一个值,执行一次g.__next__方法,触发一次生成器的取值操作,这个过程在上面的代码中表现为foo函数的向下执行过程

从上面的程序的执行结果中可以看到,只执行了foo函数的第一个print函数,并没有执行第二个和第三个print函数。

通常对函数来说,函数开始执行以后直到return语句,函数才会停止执行

在这里执行一次g.__next__方法,foo函数中执行了一行代码,遇到yield就停止了,在这里yield好像起到了return的作用。

实际上,yield关键字的功能之一就是起到返回的作用

上面的程序执行遇到yield,本次g.__next__方法执行完毕。

在函数的执行过程中,如果函数的return语句有返回值,则函数的执行完成就得到return语句的返回值,
如果return没有定义返回值或者函数中没有定义return语句,则函数的执行结果默认为None

修改上面的代码,打印__next__方法的执行结果

def foo():
    print("first...")
    yield
    print("second...")
    yield
    print("third...")

g=foo()

print(g.__next__())

程序执行结果

first...
None

可以看到,调用__next__方法时,yield后没接任何参数时,yield默认的返回值也是None

6.yield后面接返回值

那如果在yield关键字后接一个返回值,程序执行结果会是怎么样的呢
修改上面的代码,在yield关键字后接一个返回值,看程序的执行结果

def foo():
    print("first...")
    yield 1
    print("second...")
    yield 2
    print("third...")

g=foo()
print(g.__next__())

程序执行结果

first...
1

从上面的程序的执行结果可以看出,yield会把其后面接的数返回,作为__next__方法的执行结果

7.yield与return的不同点

在函数中,不管一个函数中定义了多少个return语句,函数在执行到第一个return语句的时候就会中止,其后面的语句将不会被继续执行

而对于yield来说,每调用一次__next__方法,程序会从开始向下执行,直到遇到yield语句,程序暂停,等到第二次调用__next__方法,程序会从上次暂停的地方继续向下执行,直到遇到下一个yield或者程序执行完成

在上面的例子里,是使用yield把函数foo变成一个生成器,执行foo函数时,并不会立即执行foo函数,而是先得到生成器g,当调用一次`g.__next__`方法时,函数foo开始向下执行,遇到yield时,程序暂停,当下一次调用`g.__next__`方法时,函数foo继续从上一次暂停的地方开始向下执行,直到遇到yield暂停

8.生成器的StopIteration

修改程序,多次调用__next__方法,查看程序的执行结果

def foo():
    print("first...")
    yield
    print("second...")
    yield
    print("third...")

g=foo()

print(g)
print(g.__iter__())
g.__next__()
print("*"*30)
g.__next__()
print("#"*30)
g.__next__()

程序执行结果

<generator object foo at 0x0000000001DF2BF8>
<generator object foo at 0x0000000001DF2BF8>
first...
******************************
second...
##############################
third...
Traceback (most recent call last):
  File "E:/py_code/test.py", line 28, in <module>
    g.__next__()
StopIteration

从上面程序的执行结果可以看出,每调用一次生成器的__next__方法,会得到一个返回值,就相当于从迭代器中取一个值。

如果程序在执行过程中,没有得到返回值,这就说明迭代器的最后一个值已经被遍历完成了,所以此时再调用__next__方法,程序就会抛出异常

9.生成器的for循环遍历

在前面的学习中已经知道,生成器本质上就是一个迭代器。既然是迭代器,那么当然可以使用for循环来遍历生成器

修改上面的例子,使用for循环来遍历生成器

def foo():
    print("first...")
    yield 1
    print("second...")
    yield 2
    print("third...")

g=foo()

for i in g:
    print(i)
    print("*"*30)

查看程序的执行结果

first...
1
******************************
second...
2
******************************
third...

在上面的例子里,每执行一次for循环,就相当于是执行一次g.__next__方法,yield会返回其后所接的数字,所以for循环前两次的执行结果都是print函数和yield后接的数字

for循环执行到第三次的时候,执行完print函数,程序会抛出StopIteration异常,但是StopIteration的异常会被for循环捕捉到,所以for循环执行第三次只执行了print语句

10.总结:

yield关键字的功能:

与return的功能类似,都可以返回值,但不一样的地方在于一个函数中可以多次调用yield来返回值
为函数封装好了`__iter__方法`和`__next__方法`,把函数的执行结果变成了迭代器
`遵循迭代器的取值方式(obj.__next__())`,触发的函数的执行,函数暂停与再继续都由yield保存

11.示例:使用yield模拟linux中的命令:tail -f | grep "error" | grep "404"

代码如下:

import time

def tail(file_path, encoding="utf-8"):
    with open(file_path, encoding=encoding) as f:
        f.seek(0, 2)
        while True:
            line = f.readline()
            if line:
                yield line
            else:
                time.sleep(0.5)

def grep(lines, pattern):
    for line in lines:
        if pattern in line:
            yield line

g1 = tail("a.txt")
g2 = grep(g1, "error")
g3 = grep(g2, "404")

for i in g3:
    print(i)

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