python有關生成器函數的問題

你使用except將生成器退出的事件攔截了。

創新互聯建站長期為1000多家客戶提供的網站建設服務，團隊從業經驗10年，關注不同地域、不同群體，并針對不同對象提供差異化的產品和服務；打造開放共贏平臺，與合作伙伴共同營造健康的互聯網生態環境。為建陽企業提供專業的成都網站建設、成都做網站，建陽網站改版等技術服務。擁有十余年豐富建站經驗和眾多成功案例,為您定制開發。

這將導致生成器無法釋放。

如果需要處理未知錯誤，應當將StopIteration錯誤單獨except并直接拋出：

def?myGenerator():

value?=?1

while?True:

try:

yield?value

value?+=?1

except?StopIteration:

raise?StopIteration

except:

value?=?1

gen?=?myGenerator()

print(next(gen))

print(next(gen))

python 生成器是函數嗎

對于程序而言，內存也是很重要的，因為程序中很多數據都是保存在內存中的，如果內存中存儲的數據過多，那么系統就會崩潰，這是人們不希望發生的。

可以采用生成器推導式來解決內存不足的問題。例如，利用生成器推導式創建一個生成器n，數據為1~33數字，可以寫成n = (i for i in range(1, 34))。這樣當程序需要一個數時，程序才生成數據，可以節省內存。然而生成器推導式太過簡單，只能用一行代碼的形式實現，如果要創建復雜的生成器，如創建一個生成器f，生成前10個斐波那契數字，生成器推導式已經不能滿足需求了，因為斐波那契數列最開始的兩個數都無法賦值。

函數可以實現復雜的功能，然而要節省內存，就需要使用生成器函數。生成器函數與普通函數的區別是函數中包含關鍵字yield。實際上只要含有yield關鍵字的函數就是生成器函數。

生成器函數是用函數實現生成器。定義生成器函數的語法格式如下：

def?fib():???#?定義生成器函數

...?????a,?b?=?1,?1???#?定義初始值

...?????while?True:

...?????????yield?a???#?暫停執行，返回一個新變量值

...?????????a,?b?=?b,?a+b

...

a=?fib()???#?調用生成器函數

for?i?in?range(10):

...?????print(next(a))???#?調用生成器函數的yield生成值

...

1

1

2

3

5

8

13

21

34

55

def 函數名(參數):

函數體

yield 變量名

函數體

由語法格式可知，生成器函數與普通函數的區別在于函數體部分，生成器函數的函數體含有“yield 變量名”語句。yield的功能類似于return，return是函數返回值，yield的功能也是返回變量，但是它僅返回變量而不退出函數，因此，yield可以看作是多次返回變量且不會退出函數的return。

在調用生成器函數時，寫上函數名與參數，并通過一個變量接收返回值，語法格式如下：

變量名 = 函數名(參數)

調用生成器函數的yield生成值的第一種方法如下：

next(變量名)

第二種方法如下：

變量名.__next__()

在掌握了生成器函數的定義和調用之后，就可以使用生成器函數實現生成前10個斐波那契數字的案例了。這個案例主要分為三步，第一步是定義生成器函數，第二步是調用并賦值，第三步是打印結果，代碼如下：

在上述程序中，首先定義生成器函數fib()，函數內先定義斐波那契數列的兩個初始值，再寫一個while True死循環。這個死循環有些特別，先是用yield生成待使用的數字，再通過賦值語句“a, b = b, a+b”將b的值賦給a，將a+b的值賦給b，每次循環都是如此。然后調用生成器函數fib()，再調用生成器函數的yield生成值，最后打印結果。由于需要生成前10個斐波那契數字，因此可以采用for循環，每循環一次生成并打印一個斐波那契數字，共循環10次。第一次循環時，調用yield生成值a，即1;第二次循環時，調用yield生成值a，a被賦值成b的值，即1，而b被賦值成a+b的值，即2;第三次循環時，調用yield生成值a，a被賦值成b的值，而此時b的值是上次賦值的a+b的值，即2……以此類推，就得到了整個斐波那契數列。

Python創建生成器的兩種方法

創建生成器方法

方法一?

要創建一個生成器，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[ ]改成( )

創建L和G的區別僅在于最外層的[ ]和( )，L是一個列表，而G是一個生成器。我們可以直接打印出L的每一個元素，但我們怎么打印出G的每一個元素呢？如果要一個一個打印出來，可以通過next()函數獲得生成器的下一個返回值：

運行結果：

運行結果：

生成器保存的是算法，每次調用next(G)，就計算出G的下一個元素的值，直到計算到最后一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的異常。當然，這種不斷調用next()實在是太變態了，正確的方法是使用for循環，因為生成器也是可迭代對象。所以，我們創建了一個生成器后，基本上永遠不會調用next()，而是通過for循環來迭代它，并且不需要關心StopIteration異常。

相關推薦：《Python視頻教程》

方法2?

generator非常強大。如果推算的算法比較復雜，用類似列表生成式的for循環無法實現的時候，還可以用函數來實現。

比如，著名的斐波拉契數列（Fibonacci），除第一個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得到：

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

斐波拉契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函數把它打印出來卻很容易：

運行結果：

仔細觀察，可以看出，fib函數實際上是定義了斐波拉契數列的推算規則，可以從第一個元素開始，推算出后續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。

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

運行結果：

在上面fib的例子，我們在循環過程中不斷調用yield，就會不斷中斷。當然要給循環設置一個條件來退出循環，不然就會產生一個無限數列出來。同樣的，把函數改成generator后，我們基本上從來不會用next()來獲取下一個返回值，而是直接使用for循環來迭代：

運行結果：

但是用for循環調用generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中：

運行結果：

相關推薦：

三分鐘看懂什么是Python生成器