4.3 使用生成器创建新的迭代模式

最后更新于:2022-04-01 15:33:23

## 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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