通過列表生成式，我們可以直接建立一個列表。但是，受到記憶體限制，列表容量肯定是有限的。而且，建立一個包含100萬個元素的列表，不僅佔用很大的儲存空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素佔用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必建立完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

要建立一個generator，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()，就建立了一個generator：

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x1022ef630> 
 

建立L和g的區別僅在於最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。

我們可以直接打印出list的每一個元素，但我們怎麼打印出generator的每一個元素呢？

如果要一個一個打印出來，可以通過next()函式獲得generator的下一個返回值：

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g) 4 >>> next(g) 9 >>> next(g) 16 >>> next(g) 25 >>> next(g) 36 >>> next(g) 49 >>> next(g) 64 >>> next(g) 81 >>> next(g) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration 
 

我們講過，generator儲存的是演算法，每次呼叫next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，丟擲StopIteration的錯誤。

當然，上面這種不斷呼叫next(g)實在是太變態了，正確的方法是使用for迴圈，因為generator也是可迭代物件：

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g: ... print(n) ... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 

所以，我們建立了一個generator後，基本上永遠不會呼叫next()

generator非常強大。如果推算的演算法比較複雜，用類似列表生成式的for迴圈無法實現的時候，還可以用函式來實現。

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，用函式把它打印出來卻很容易：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done' 

注意，賦值語句：

a, b = b, a + b

相當於：

t = (b, a + b) # t是一個tuple
a = t[0] b = t[1] 

但不必顯式寫出臨時變數t就可以賦值。

上面的函式可以輸出斐波那契數列的前N個數：

>>> fib(6)
1
1
2 3 5 8 'done' 

仔細觀察，可以看出，fib函式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，推算出後續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。

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

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done' 

這就是定義generator的另一種方法。如果一個函式定義中包含yield關鍵字，那麼這個函式就不再是一個普通函式，而是一個generator：

>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0> 

這裡，最難理解的就是generator和函式的執行流程不一樣。函式是順序執行，遇到return語句或者最後一行函式語句就返回。而變成generator的函式，在每次呼叫next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。

舉個簡單的例子，定義一個generator，依次返回數字1，3，5：

def odd():
    print('step 1') yield 1 print('step 2') yield(3) print('step 3') yield(5) 

呼叫該generator時，首先要生成一個generator物件，然後用next()函式不斷獲得下一個返回值：

>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2 3 >>> next(o) step 3 5 >>> next(o) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration 

可以看到，odd不是普通函式，而是generator，在執行過程中，遇到yield就中斷，下次又繼續執行。執行3次yield後，已經沒有yield可以執行了，所以，第4次呼叫next(o)就報錯。

回到fib的例子，我們在迴圈過程中不斷呼叫yield，就會不斷中斷。當然要給迴圈設定一個條件來退出迴圈，不然就會產生一個無限數列出來。

同樣的，把函式改成generator後，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迴圈來迭代：

>>> for n in fib(6):
... print(n) ... 1 1 2 3 5 8 

但是用for迴圈呼叫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：

>>> g = fib(6)
>>> while True: ... try: ... x = next(g) ... print('g:', x) ... except StopIteration as e: ... print('Generator return value:', e.value) ... break ... g: 1 g: 1 g: 2 g: 3 g: 5 g: 8 Generator return value: done 

關於如何捕獲錯誤，後面的錯誤處理還會詳細講解。

練習

楊輝三角定義如下：

          1
         / \
        1   1
       / \ / \
      1   2   1
     / \ / \ / \
    1   3   3   1
   / \ / \ / \ / \
  1   4   6   4   1
 / \ / \ / \ / \ / \
1   5   10  10  5   1

把每一行看做一個list，試寫一個generator，不斷輸出下一行的list：

# -*- coding: utf-8 -*-

def triangles():

# 期待輸出:
# [1]
# [1, 1]
# [1, 2, 1]
# [1, 3, 3, 1]
# [1, 4, 6, 4, 1]
# [1, 5, 10, 10, 5, 1]
# [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
# [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
# [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
# [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
n = 0
results = []
for t in triangles():
    print(t)
    results.append(t)
    n = n + 1
    if n == 10:
        break
if results == [
    [1],
    [1, 1],
    [1, 2, 1],
    [1, 3, 3, 1],
    [1, 4, 6, 4, 1],
    [1, 5, 10, 10, 5, 1],
    [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1],
    [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1],
    [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1],
    [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
]:
    print('測試通過!')
else:
    print('測試失敗!')

小結

generator是非常強大的工具，在Python中，可以簡單地把列表生成式改成generator，也可以通過函式實現複雜邏輯的generator。

要理解generator的工作原理，它是在for迴圈的過程中不斷計算出下一個元素，並在適當的條件結束for迴圈。對於函式改成的generator來說，遇到return語句或者執行到函式體最後一行語句，就是結束generator的指令，for迴圈隨之結束。

請注意區分普通函式和generator函式，普通函式呼叫直接返回結果：

>>> r = abs(6)
>>> r
6

generator函式的“呼叫”實際返回一個generator物件：

>>> g = fib(6)
>>> g
<generator object fib at 0x1022ef948>