生成器

# 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是受到内存的限制，列表容量肯定是有限的
# 如果创建一个包含很多个元素的列表，不仅占用了很大的存储空间，当我们仅仅访问前几个元素时，后面的绝大多数元素占用的空间就浪费掉了
# 如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们利用生成器可以在循环的过程中不断推算出后续的元素

# 创建一个generator 有很多种方法
# 方法一 ： 把一个列表生成式的 [] 改为 ()
L = [x * x for x in range(10)]
g = (x * x for x in range(10))                         # <generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

# 可以通过 next() 函数获得 generator 的下一个值
# 每次调用 next() 就计算出 g 的下一个元素，直到计算到最后一个元素，当没有更多的元素时，抛出异常 StopIteration 的错误

# 获取 g 的元素的正确方法， 通过 for 循环
g = (x * x for x in range(10))
for n in g:
    print(n)
    
# 当推算的算法比较复杂的时候， 用类似列表生成式 for 循环无法解决。 此时可以用函数来实现
# 如 斐波那契数列   1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

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

# 生成器实现
# 把上诉函数 print(b) 改为 yield b 即可
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
    
# 如果一个函数中有 yield 关键字， 那么这个函数就不再是一个普通函数， 而是一个 generator
# generator 和函数的执行流程不一样， 函数是顺序执行，遇到 return 语句或者最后一行函数语句就返回。 
# 而变成 generator 的函数， 在每次调用 next() 的时候执行， 遇到 yield 语句返回， 再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行
def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield 2
    print('step 3')
    yield 3
    
# 调用该generator时， 首先要生成一个 generator 对象， 然后用next() 函数不断获得下一个返回值
o = odd()
next(o)                 # step 1, 1
next(o)                 # step 2, 2
# 当没有 yield 可以执行时，再次调用next(o) 就会报错

# 使用 for 循环调用generator时， 拿不到 generator 的return语句的返回值。 如果想要拿到返回值， 就必须捕获 StopIteration 错误
# 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
        
# 输出杨辉三角
def triangles(max):

    b = [1]
    n = 0
    while n < max:
        c = [0] + b
        a = b + [0]
        b = [a[i] + c[i] for i in range(len(c))]
        n = n + 1
    return 'done'

# 改变 max的值就能输出相应的三角
t = triangles(max)
while True:
    try:
        T = next(t)
        print(T)
    except StopIteration as e:
        print('Generator return value:', e.value)
        break
        
# generator 是在 for 循环的过程中不断计算出下一个元素， 并在适当的条件结束 for 循环，
# 对于函数改成的 generator 来说， 遇到 return 语句或者执行到函数最后一行时， 结束 generator 的指令， for 循环随之结束

# generator 函数的‘调用’实际返回一个 generator 对象