可爱的 Python: 迭代器和简单生成器

核心提示： 从我的观点来看，过去对生成器工厂的语法选择有点欠缺，可爱的 Python: 迭代器和简单生成器(6)， yield 语句可以非常好地存在于函数体中，您可能无法确定是否函数一定会在函数体最初 N 行内的某处作为生成器工厂而存在，这里不需要象类的 .__iter__() 方法，遇到的每个 yi

从我的观点来看，过去对生成器工厂的语法选择有点欠缺。 yield 语句可以非常好地存在于函数体中，您可能无法确定是否函数一定会在函数体最初 N 行内的某处作为生成器工厂而存在。当然，对于函数工厂，也存在这样的问题，但是由于函数工厂不改变函数体的实际 语法（并且有时允许函数体返回普通值，尽管这可能不是出自良好的设计）。对于我来说，新关键字 ― 比如 generator 代替 def ― 会是一个比较好的选择。

先不考虑语法，当调用生成器来担当迭代器时，生成器有良好的状况来自动担当迭代器。这里不需要象类的 .__iter__() 方法。遇到的每个 yield 都成为生成器的 .next() 方法的返回值。为了清楚起见，我们来看一个最简单的生成器：

最简单可行的 Python 2.2 生成器

>>>
　　
　　　　　from
　　　　
　　　　 __future__
　　
　　　　　import
　　　　
　　　　 generators
>>>
　　
　　　　　def
　　
　　　　　gen
　　　　
　　　　():
　　　　yield 1
>>> g = gen()
>>> g.next()
1
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
　File "<pyshell#15>", line 1,
　　
　　　　　in
　　　　
　　　　 ?
　　g.next()
StopIteration
　　　

让我们使生成器工作在我们样本问题中：

RandomWalk_Generator.py

　　
　　　　　from
　　　　
　　　　 __future__
　　
　　　　　import
　　　　
　　　　 generators　
　　　　
　　　　# only needed for Python 2.2
　　　　　
　　　　　import
　　　　
　　　　 random
　　
　　　　　def
　　
　　　　　randomwalk_generator
　　　　
　　　　():
　　last, rand = 1, random.random()
　　　　
　　　　# initialize candidate elements
　　　　　
　　　　　
　　　　　while
　　　　
　　　　 rand > 0.1:　　　　　　　
　　　　
　　　　# threshhold terminator
　　　　　　　　　
　　　　　
　　　　　print
　　　　
　　　　 '*',　　　　　　　　　
　　　　
　　　　# display the rejection
　　　　　　　　　
　　　　　
　　　　　if
　　　　
　　　　 abs(last-rand) >= 0.4:　
　　　　
　　　　# accept the number
　　　　　　last = rand　　　　　　
　　　　
　　　　# update prior value
　　　　　　yield rand　　　　　　　
　　　　
　　　　# return AT THIS POINT
　　　　rand = random.random()　　　
　　　　
　　　　# new candidate
　　yield rand　　　　　　　　　　　
　　　　
　　　　# return the final small element