python中generator

① 如何提取python的generator的元素

python中的generator是生成器，可以每次返回一個結果，並且記住上次的位置，非常節約內存。但是不好的地方是一個生成器只能使用一次，一次之後就會銷毀。

所以想取特定元素會消耗這個生成器。以下是示例代碼。

defgen(n):
i=0
whilei<n:

yieldi
i+=1
defgetElementbByIndex(index,gen):#取生成器中的第幾個元素，從0開始
r=None
foriinrange(index):
try:
r=next(gen)
except:
returnNone
returnr
defgetElementsbByIndices(indices,gen):#取生成器中的幾個元素，序號存在indices中
rr=[Noneforiinindices]#初始化一個結果數組，默認值全為None，結果存在對應的位置上
m=max(indices)#最大位置
foriinrange(m+1):

try:
r=next(gen)
ifiinindices:
i_index_in_indices=indices.index(i)
rr[i_index_in_indices]=r#將結果的對應位置變成生成器的內容，當位置出現重復時，此方法不適合
exceptStopIteration:
returnrr
returnrr
g1=gen(10)
print(getElementbByIndex(3,g1))
g2=gen(20)
print(getElementsbByIndices([1,2,5,12,7],g2))

② Python中用generator生成素數表的問題...求助...

首先你要想一想在python裡面tuple有什麼樣的特性？然後再參考下面的代碼

defsieve():
g=[xforxinxrange(2,1000000)]
whileTrue:
n=next(iter(g))
yieldn
g=[xforxingifx%n!=0]

③ python如何修改已創建好的generator

list=range(10)
g1=(iforiinlist)

上面是如何轉換list成為生成器，

至於如何修改，如果是指在程序里動態修改的話，可以用類自定義個生成器，然後再定義方法去修改它。

④ python的迭代器和生成器的區別

Iamlaosong文
我們在用for ... in ...語句循環時，in後面跟隨的對象要求是可迭代對象，即可以直接作用於for循環的對象統稱為可迭代對象（Iterable），如list、tuple、dict、set、str等。
可迭代對象是實現了__iter__()方法的對象，而迭代器（Iterator）則是實現了__iter__()和__next__()方法的對象，可以顯示地獲取下一個元素。這種可以被next調用並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器。迭代器一定是可迭代對象，反過來則不一定成立。用iter()函數可以把list、dict、str等Iterable變成Iterator，例如：
bb=[x for x in range(10)]

cc=iter(bb)

cc.next()

循環變數的值其實可以看著是一次次用next取值的過程，每取一個值，做一次處理。list等對象用於循環實際上可以看著是用iter()方法產生一個迭代器，然後循環取值。
生成器（generator）就是一個能返回迭代器的函數，其實就是定義一個迭代演算法，可以理解為一個特殊的迭代器。調用這個函數就得到一個迭代器，生成器中的yield相當於一個斷點，執行到此返回一個值後暫停，從而實現next取值。

⑤ python generator是什麼類型

generator是一種特殊的函數，和一般的函數不同：

一般的函數調用一次，總會結束返回；generator卻可以執行到某個位置停住，通過yield讓出執行權，下次再調用時，從上一次yield後面的地方開始執行。

例如：下面的代碼可以反復調用4次generator函數。

defgenerator():
yield"a"
yield"b"
yield"c"
foriingenerator():
print(i);

⑥ Python中生成器和迭代器的區別

先說迭代器，對於string、list、dict、tuple等這類容器對象，使用for循環遍歷是很方便的。在後台for語句對容器對象調用iter()函數，iter()是python的內置函數。iter()會返回一個定義了next()方法的迭代器對象，它在容器中逐個訪問容器內元素，next()也是python的內置函數。在沒有後續元素時，next()會拋出一個StopIteration異常，通知for語句循環結束。
生成器（Generator）是創建迭代器的簡單而強大的工具。它們寫起來就像是正規的函數，只是在需要返回數據的時候使用yield語句。每次next()被調用時，生成器會返回它脫離的位置（它記憶語句最後一次執行的位置和所有的數據值）。

⑦ python生成器是怎麼使用的

生成器(generator)概念
生成器不會把結果保存在一個系列中，而是保存生成器的狀態，在每次進行迭代時返回一個值，直到遇到StopIteration異常結束。
生成器語法
生成器表達式： 通列表解析語法，只不過把列表解析的[]換成()
生成器表達式能做的事情列表解析基本都能處理，只不過在需要處理的序列比較大時，列表解析比較費內存。

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>>> gen = (x**2 for x in range(5))
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0x0000000002FB7B40>
>>> for g in gen:
... print(g, end='-')
...
0-1-4-9-16-
>>> for x in [0,1,2,3,4,5]:
... print(x, end='-')
...
0-1-2-3-4-5-

生成器函數： 在函數中如果出現了yield關鍵字，那麼該函數就不再是普通函數，而是生成器函數。
但是生成器函數可以生產一個無線的序列，這樣列表根本沒有辦法進行處理。
yield 的作用就是把一個函數變成一個 generator，帶有 yield 的函數不再是一個普通函數，Python 解釋器會將其視為一個 generator。
下面為一個可以無窮生產奇數的生成器函數。

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def odd():
n=1
while True:
yield n
n+=2
odd_num = odd()
count = 0
for o in odd_num:
if count >=5: break
print(o)
count +=1

當然通過手動編寫迭代器可以實現類似的效果，只不過生成器更加直觀易懂

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class Iter:
def __init__(self):
self.start=-1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.start +=2
return self.start
I = Iter()
for count in range(5):
print(next(I))

題外話： 生成器是包含有__iter()和next__()方法的，所以可以直接使用for來迭代，而沒有包含StopIteration的自編Iter來只能通過手動循環來迭代。

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>>> from collections import Iterable
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(odd_num, Iterable)
True
>>> isinstance(odd_num, Iterator)
True
>>> iter(odd_num) is odd_num
True
>>> help(odd_num)
Help on generator object:

odd = class generator(object)
| Methods defined here:
|
| __iter__(self, /)
| Implement iter(self).
|
| __next__(self, /)
| Implement next(self).
......

看到上面的結果，現在你可以很有信心的按照Iterator的方式進行循環了吧！
在 for 循環執行時，每次循環都會執行 fab 函數內部的代碼，執行到 yield b 時，fab 函數就返回一個迭代值，下次迭代時，代碼從 yield b 的下一條語句繼續執行，而函數的本地變數看起來和上次中斷執行前是完全一樣的，於是函數繼續執行，直到再次遇到 yield。看起來就好像一個函數在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次，每次中斷都會通過 yield 返回當前的迭代值。

yield 與 return
在一個生成器中，如果沒有return，則默認執行到函數完畢時返回StopIteration；

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>>> def g1():
... yield 1
...
>>> g=g1()
>>> next(g) #第一次調用next(g)時，會在執行完yield語句後掛起，所以此時程序並沒有執行結束。
1
>>> next(g) #程序試圖從yield語句的下一條語句開始執行，發現已經到了結尾，所以拋出StopIteration異常。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
StopIteration
>>>

如果遇到return,如果在執行過程中 return，則直接拋出 StopIteration 終止迭代。

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>>> def g2():
... yield 'a'
... return
... yield 'b'
...
>>> g=g2()
>>> next(g) #程序停留在執行完yield 'a'語句後的位置。
'a'
>>> next(g) #程序發現下一條語句是return，所以拋出StopIteration異常，這樣yield 'b'語句永遠也不會執行。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
StopIteration

如果在return後返回一個值，那麼這個值為StopIteration異常的說明，不是程序的返回值。
生成器沒有辦法使用return來返回值。

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>>> def g3():
... yield 'hello'
... return 'world'
...
>>> g=g3()
>>> next(g)
'hello'
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
StopIteration: world

生成器支持的方法

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>>> help(odd_num)
Help on generator object:

odd = class generator(object)
| Methods defined here:
......
| close(...)
| close() -> raise GeneratorExit inside generator.
|
| send(...)
| send(arg) -> send 'arg' into generator,
| return next yielded value or raise StopIteration.
|
| throw(...)
| throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator,
| return next yielded value or raise StopIteration.
......

close()
手動關閉生成器函數，後面的調用會直接返回StopIteration異常。

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>>> def g4():
... yield 1
... yield 2
... yield 3
...
>>> g=g4()
>>> next(g)
1
>>> g.close()
>>> next(g) #關閉後，yield 2和yield 3語句將不再起作用
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
StopIteration

send()
生成器函數最大的特點是可以接受外部傳入的一個變數，並根據變數內容計算結果後返回。
這是生成器函數最難理解的地方，也是最重要的地方，實現後面我會講到的協程就全靠它了。

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def gen():
value=0
while True:
receive=yield value
if receive=='e':
break
value = 'got: %s' % receive

g=gen()
print(g.send(None))
print(g.send('aaa'))
print(g.send(3))
print(g.send('e'))

執行流程：
通過g.send(None)或者next(g)可以啟動生成器函數，並執行到第一個yield語句結束的位置。此時，執行完了yield語句，但是沒有給receive賦值。yield value會輸出初始值0注意：在啟動生成器函數時只能send(None),如果試圖輸入其它的值都會得到錯誤提示信息。
通過g.send(『aaa』)，會傳入aaa，並賦值給receive，然後計算出value的值，並回到while頭部，執行yield value語句有停止。此時yield value會輸出」got: aaa」，然後掛起。
通過g.send(3)，會重復第2步，最後輸出結果為」got: 3″
當我們g.send(『e』)時，程序會執行break然後推出循環，最後整個函數執行完畢，所以會得到StopIteration異常。
最後的執行結果如下：

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0
got: aaa
got: 3
Traceback (most recent call last):
File "h.py", line 14, in <mole>
print(g.send('e'))
StopIteration

throw()
用來向生成器函數送入一個異常，可以結束系統定義的異常，或者自定義的異常。
throw()後直接跑出異常並結束程序，或者消耗掉一個yield，或者在沒有下一個yield的時候直接進行到程序的結尾。

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def gen():
while True:
try:
yield 'normal value'
yield 'normal value 2'
print('here')
except ValueError:
print('we got ValueError here')
except TypeError:
break

g=gen()
print(next(g))
print(g.throw(ValueError))
print(next(g))
print(g.throw(TypeError))

輸出結果為：

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normal value
we got ValueError here
normal value
normal value 2
Traceback (most recent call last):
File "h.py", line 15, in <mole>
print(g.throw(TypeError))
StopIteration

解釋：
print(next(g))：會輸出normal value，並停留在yield 『normal value 2』之前。
由於執行了g.throw(ValueError)，所以會跳過所有後續的try語句，也就是說yield 『normal value 2』不會被執行，然後進入到except語句，列印出we got ValueError here。然後再次進入到while語句部分，消耗一個yield，所以會輸出normal value。
print(next(g))，會執行yield 『normal value 2』語句，並停留在執行完該語句後的位置。
g.throw(TypeError)：會跳出try語句，從而print(『here』)不會被執行，然後執行break語句，跳出while循環，然後到達程序結尾，所以跑出StopIteration異常。
下面給出一個綜合例子，用來把一個多維列表展開，或者說扁平化多維列表)

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def flatten(nested):

try:
#如果是字元串，那麼手動拋出TypeError。
if isinstance(nested, str):
raise TypeError
for sublist in nested:
#yield flatten(sublist)
for element in flatten(sublist):
#yield element
print('got:', element)
except TypeError:
#print('here')
yield nested

L=['aaadf',[1,2,3],2,4,[5,[6,[8,[9]],'ddf'],7]]
for num in flatten(L):
print(num)

如果理解起來有點困難，那麼把print語句的注釋打開在進行查看就比較明了了。

總結
按照鴨子模型理論，生成器就是一種迭代器，可以使用for進行迭代。
第一次執行next(generator)時，會執行完yield語句後程序進行掛起，所有的參數和狀態會進行保存。再一次執行next(generator)時，會從掛起的狀態開始往後執行。在遇到程序的結尾或者遇到StopIteration時，循環結束。
可以通過generator.send(arg)來傳入參數，這是協程模型。
可以通過generator.throw(exception)來傳入一個異常。throw語句會消耗掉一個yield。可以通過generator.close()來手動關閉生成器。
next()等價於send(None)

⑧ python 生成器和迭代器的區別

1、迭代器（iterator）是一個實現了迭代器協議的對象，python的一些內置數據類型（列表，數組，字元串，字典等）都可以通過for語句進行迭代，我們也可以自己創建一個容器，實現了迭代器協議，可以通過for，next方法進行迭代，在迭代的末尾，會引發stopIteration異常。
2、生成器（generator）是通過yield語句快速生成迭代器，可以不用iter和next方法
yield可以使一個普通函數變成一個生成器，並且相應的next()方法返回是yield後的值。一種更直觀的解釋是：程序執行到yield時會返回結果並暫停，再次調用next時會從上次暫停的地方繼續開始執行。
顯然，生成器自身有構成一個迭代器，每次迭代時使用一個yield返回 的值，一個生成器中可以有多個yield的值