Python中的迭代器与生成器高级用法解析

>>> {i for i in range(3)}
set([0, 1, 2])
>>> {i:i**2 for i in range(3)}
{0: 0, 1: 1, 2: 4}

如果您不幸身陷古老的Python版本中，这个语法有点糟：

>>> set(i for i in 'abc')
set(['a', 'c', 'b'])
>>> dict((i, ord(i)) for i in 'abc')
{'a': 97, 'c': 99, 'b': 98}

生成表达式相当简单，不用多说。只有一个陷阱值得提及：在版本小于3的Python中索引变量(i)会泄漏。

生成器

生成器是产生一列结果而不是单一值的函数。

第三种创建迭代对象的方式是调用生成器函数。一个 生成器(generator) 是包含关键字yield的函数。值得注意，仅仅是这个关键字的出现完全改变了函数的本质：yield语句不必引发(invoke)，甚至不必可接触。但让函数变成了生成器。当一个函数被调用时，其中的指令被执行。而当一个生成器被调用时，执行在其中第一条指令之前停止。生成器的调用创建依附于迭代协议的生成器对象。就像常规函数一样，允许并发和递归调用。
当next被调用时，函数执行到第一个yield。每次遇到yield语句获得一个作为next返回的值，在yield语句执行后，函数的执行又被停止。

>>> def f():
...  yield 1
...  yield 2
>>> f()
<generator object f at 0x...>
>>> gen = f()
>>> gen.next()
1
>>> gen.next()
2
>>> gen.next()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

让我们遍历单个生成器函数调用的整个历程。

>>> def f():
...  print("-- start --")
...  yield 3
...  print("-- middle --")
...  yield 4
...  print("-- finished --")
>>> gen = f()
>>> next(gen)
-- start --
3
>>> next(gen)
-- middle --
4
>>> next(gen)
-- finished --
Traceback (most recent call last):
 ...
StopIteration

相比常规函数中执行f()立即让print执行，gen不执行任何函数体中语句就被赋值。只有当gen.next()被next调用，直到第一个yield部分的语句才被执行。第二个语句打印– middle –并在遇到第二个yield时停止执行。第三个next打印– finished –并且到函数末尾，因为没有yield，引发了异常。

当函数yield之后控制返回给调用者后发生了什么？每个生成器的状态被存储在生成器对象中。从这点看生成器函数，好像它是运行在单独的线程，但这仅仅是假象：执行是严格单线程的，但解释器保留和存储在下一个值请求之间的状态。

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