Pythonでのジェネレータの詳細

前言:前のブログでは、ジェネレータ:Python反復器とジェネレータのまとめ【推奨コレクション】を紹介しましたが、このブログではPythonのジェネレータについてシステム紹介します.
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一、ジェネレータ概要

二、使用()作成ジェネレータ

三、yieldを使用してジェネレータ

を作成する

四、sendを使用して

を起動する

一、ジェネレータの概要
反復器を用いて,反復してデータを取得するたびに(next()法により)特定の法則に従って生成することができる.しかし、反復器を実装する場合、現在反復されている状態については、現在の状態に基づいて次のデータを生成するために、自分で記録する必要があります.現在の状態を記録し、next()関数と組み合わせて反復的に使用するために、より簡便な構文、すなわちジェネレータを採用することができる.ジェネレータは特殊な反復器です.
二、()を使用してジェネレータを作成する
ジェネレータを作成するには、さまざまな方法があります.1つ目の方法は簡単で,1つのリスト生成式の[]を()に変更すると,以下のようになる.

In [15]: L = [ x*2 for x in range(5)]

In [16]: L
Out[16]: [0, 2, 4, 6, 8]

In [17]: G = ( x*2 for x in range(5))

In [18]: G
Out[18]: <generator object <genexpr> at 0x7f626c132db0>

LとGを作成する違いは、最外層の[]と()のみであり、Lはリストであり、Gはジェネレータである.リストLの各要素を直接印刷することができ、ジェネレータGでは、next()関数、forループ、list()などの方法で反復器の使用方法で使用することができる.

In [19]: next(G)
Out[19]: 0

In [20]: next(G)
Out[20]: 2

In [21]: next(G)
Out[21]: 4

In [22]: next(G)
Out[22]: 6

In [23]: next(G)
Out[23]: 8

In [24]: next(G)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-380e167d6934> in <module>()
----> 1 next(G)

StopIteration:

In [25]: G = ( x*2 for x in range(5))

In [26]: for x in G:
   ....:     print(x)
   ....:     
0
2
4
6
8

三、yieldを使ってジェネレータを作成する
generatorはとても強いです.推定アルゴリズムが複雑であれば,類似リスト生成式のforサイクルでは実現できない場合,関数で実現することも可能である.
前節で述べたフィボナッチ数列を例に挙げて、前節で反復器を用いた実装方法を思い出します.

class FibIterator(object):
    """         """
    def __init__(self, n):
        """
        :param n: int,         n  
        """
        self.n = n
        # current                  
        self.current = 0
        # num1         ，            0
        self.num1 = 0
        # num2        ，            1
        self.num2 = 1

    def __next__(self):
        """ next()           """
        if self.current < self.n:
            num = self.num1
            self.num1, self.num2 = self.num2, self.num1+self.num2
            self.current += 1
            return num
        else:
            raise StopIteration

    def __iter__(self):
        """    __iter__      """
        return self

注意:反復器で実装する方法では、反復の状態をいくつかの変数(n、current、num 1、num 2)で保存します.ジェネレータで実現しましょう.

In [30]: def fib(n):
   ....:     current = 0
   ....:     num1, num2 = 0, 1
   ....:     while current < n:
   ....:         num = num1
   ....:         num1, num2 = num2, num1+num2
   ....:         current += 1
   ....:         yield num
   ....:     return 'done'
   ....:

In [31]: F = fib(5)

In [32]: next(F)
Out[32]: 1

In [33]: next(F)
Out[33]: 1

In [34]: next(F)
Out[34]: 2

In [35]: next(F)
Out[35]: 3

In [36]: next(F)
Out[36]: 5

In [37]: next(F)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-37-8c2b02b4361a> in <module>()
----> 1 next(F)

StopIteration: done

ジェネレータ実装を使用する方法では、反復器__next__法で実装されていた基本論理を1つの関数に配置して実装したが、反復ごとに数値を返すreturnをyieldに変換すると、新しく定義された関数は関数ではなくジェネレータになる.簡単に言えばdefにyieldのキーワードがある限りジェネレータと呼ぶ
このとき、関数を呼び出すように(ケースではF=fib(5))ジェネレータを使用すると、実行関数体ではなく、ジェネレータオブジェクト(ケースではF)が返され、反復器を使用するようにジェネレータを使用できます.

In [38]: for n in fib(5):
   ....:     print(n)
   ....:     
1
1
2
3
5

しかし,generatorをforサイクルで呼び出すと,generatorのreturn文の戻り値が得られないことが分かった.戻り値を取得するには、StopIterationエラーを取得する必要があります.戻り値はStopIterationのvalueに含まれます.

In [39]: g = fib(5)

In [40]: while True:
   ....:     try:
   ....:         x = next(g)
   ....:         print("value:%d"%x)      
   ....:     except StopIteration as e:
   ....:         print("      :%s"%e.value)
   ....:         break
   ....:     
value:1
value:1
value:2
value:3
value:5
      :done

まとめ:

yieldキーワードを使用した関数は、関数ではなくジェネレータ(yieldを使用した関数がジェネレータ)です.

yieldキーワードには2つの役割があります.

現在の運転状態(ブレークポイント)を保存し、ジェネレータ(関数)が一時停止します.

は、yieldキーワードの後の式の値を戻り値として返し、この場合、returnの役割を果たしていると理解できる.

は、next()関数を使用して、ジェネレータをブレークポイントから実行し続けることができ、すなわち、ジェネレータ(関数)を起動させることができる.

Python 3のジェネレータは、returnを使用して最終的に実行された戻り値を返すことができますが、Python 2のジェネレータは、returnを使用して戻り値を返すことはできません(つまり、returnを使用してジェネレータから終了することができますが、return以降は式がありません).

四、sendで起動するnext()関数を使用してジェネレータを起動して実行を継続できるほか、send()関数を使用して実行を起動することもできます.send()関数を使用する利点の1つは、起動と同時にブレークポイントに追加のデータを転送できることである.
例:yieldに実行するとgen関数作用が一時保存され、iの値が返される.tempは次のc.send(「python」)を受信し,sendが送信した値,c.next()はc.send(None)に等価である.

In [10]: def gen():
   ....:     i = 0
   ....:     while i<5:
   ....:         temp = yield i
   ....:         print(temp)
   ....:         i+=1

sendの使用

In [43]: f = gen()

In [44]: next(f)
Out[44]: 0

In [45]: f.send('haha')
haha
Out[45]: 1

In [46]: next(f)
None
Out[46]: 2

In [47]: f.send('haha')
haha
Out[47]: 3

next関数の使用

In [11]: f = gen()

In [12]: next(f)
Out[12]: 0

In [13]: next(f)
None
Out[13]: 1

In [14]: next(f)
None
Out[14]: 2

In [15]: next(f)
None
Out[15]: 3

In [16]: next(f)
None
Out[16]: 4

In [17]: next(f)
None
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-468f0afdf1b9> in <module>()
----> 1 next(f)

StopIteration:

使用__next__()メソッド(あまり使用されません)

In [18]: f = gen()

In [19]: f.__next__()
Out[19]: 0

In [20]: f.__next__()
None
Out[20]: 1

In [21]: f.__next__()
None
Out[21]: 2

In [22]: f.__next__()
None
Out[22]: 3

In [23]: f.__next__()
None
Out[23]: 4

In [24]: f.__next__()
None
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-39ec527346a9> in <module>()
----> 1 f.__next__()

StopIteration: