Day10 python高级特性-- 生成器 Generator

列表生成式可以创建列表，但是受内存限制，列表容量时有限的，创建一个巨量元素的列表，不仅占用很大的存储空间，当仅仅访问前几个元素时，后面的绝大多数元素占用的空间都被浪费了。

如果list的元素可以按照算法推算出来，那么就可以在循环的过程中不断推算出后面的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大部分空间。
这种一边循环一边计算的机制，在Python中称为生成器：Generator。

Python可以简单的把列表生成式改成generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。

创建生成器
    方法一： 把一个列表生成式的[] 改成()，就创建了一个生成器。
   
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
>>> a = [ x * x for x in range(1,10) ]
>>> a       #a是一个list
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> a = ( x * x for x in range(1,10) )
>>> a       #a是一个generator
<generator object <genexpr> at 0x7f2523f8bdb0>
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

    打印generator中的元素，可使用next() 函数获得generator的下一个返回值。
   
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
>>> next(a)
1
>>> next(a)
4
……
………………
>>> next(a)
64
>>> next(a)
81
>>> next(a)     #计算到最后一个元素后，没有更多的元素时，就会抛出错误
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

    使用next()函数获取generator元素的方式并不好用，正确的方法是使用for循环，generator也是可迭代对象。
   
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
>>> a = ( x * x for x in range(1,10) )
>>> for n in a:
...     print(n)
...
4
9
16
25
36
49
64
81
>>> 
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 
但是当推算算法比较复杂时，for循环可能无法实现算法，可以用函数来实现。
   
斐波那契数列中，除第一个和第二个数之外，任意一个数字都可以由前两个数相加得到。这个逻辑用列表生成式写不出来，但是用函数会很容易：
   
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
>>> def fb(long):
...                                 #L = []
...     n, a, b = 0, 0, 1
...     while n < long:
...             print(b)        #L.append(b)
...             a, b = b, a + b
...             n = n + 1
...     return 'End'                 #return print(L)
...
#>>> fb(20)
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765]         #注释部分是直接生成一个list
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

           
            在这里注意一下，赋值语句的逻辑
                a, b = b, a + b
                => t = ( b, a + b )
                     a = t[0]
                     b = t[1]
   
    方法二： 既然生成了list，就距离generator很近了。要把fb()函数变成generator，只需要把print(b) 改为 yield b 就可以了：
   
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
>>> def fb2(long):
...     n, a, b = 0, 0, 1
...     while n < long:
...             yield b
...             a, b = b, a + b
...             n = n + 1
...     return 'End'
...
>>> fb2(100)
<generator object fb2 at 0x7f2523f8bd58>  
>>> a = fb2(100)
>>> next(a)
1
>>> next(a)
1
>>> next(a)
2   
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

    如果一个函数定义中包含了 yield 关键字，那么这个函数不再是一个普通函数，而是一个generator。
   
了解一下yield
    先做一个测试函数
            >>> def test():
            ...     print(1)
            ...     yield 1
            ...     print(2)
            ...     yield 2
            ...     print(3)
            ...     yield 3
            ...
            >>> o = test()
            >>> next(o)
            1
            1
            >>> next(o)
            2
            2
            >>> next(o)
            3
            3
            >>> next(o)
            Traceback (most recent call last):
              File "<stdin>", line 1, in <module>
            StopIteration
    可以看到，在generator执行中，遇到yield就中断了，下次又会接着继续执行。当执行了3次之后，已经没有更多yield可以执行时，再次调用next() 就会抛出错误。
    因此在正常循环调用yield过程中，需要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限的数列出来。
    同样的，在改成generator后，基本上不会用next()来获取下一个返回值，而是用for循环来迭代：
          >>> for i in fb2(10):
            ...     print(i)
            ...
            1
            1
            2
            3
            5
            8
            13
            21
            34
            55
    但是for循环迭代generator时，拿不到generator的return语句的返回值。（参见fb2()函数定义内容，与上面对fb2() 进行for迭代的结果）
    如果要拿到返回值，就必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的Value中：
          >>> def fb2(long):
            ...     n, a, b = 0, 0, 1
            ...     while n < long:
            ...             yield b
            ...             a, b = b, a + b
            ...             n = n + 1
            ...     return 'End'
            ...
           
            >>> b = fb2(10)
            >>> while True:
            ...     try:
            ...             x = next(b)
            ...             print('b:', x)
            ...     except StopIteration as err:
            ...             print('Generator return value:',err.value)
            ...             break
            ...
            b: 1
            b: 1
            b: 2
            b: 3
            b: 5
            b: 8
            b: 13
            b: 21
            b: 34
            b: 55
            Generator return value: End   

练习： 输出杨辉三角形。
   
思路：
    每一行的首尾都是1，
    每一行去掉首尾的1之后会发现，n[1] = up[0] + up[1] , n[2] = up[1] + u[p2] ，也就是 n = up[a] + up[a + 1] 

 

def triangles(n):
    a = [1]
    m = 0
    while n > m:
        yield a
        a = [1] + [a[i] + a[i + 1] for i in range(len(a)-1)] + [1]
        m = m + 1
    return  
   
for i in triangles(7):
    print(i)
[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]