python 生成器（三）：生成器基础（三）生成器表达式

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生成器表达式可以理解为列表推导的惰性版本：不会迫切地构建列表，而是返回一个生成器，按需惰性生成元素。
也就是说，如果列表推导是制造列表的工厂，那么生成器表达式就是制造生成器的工厂。

示例 14-8　先在列表推导中使用 gen_AB 生成器函数，然后在生成器表达式中使用

>>> def gen_AB():  # ?
...     print(‘start‘)
...     yield ‘A‘
...     print(‘continue‘)
...     yield ‘B‘
...     print(‘end.‘)
...
>>> res1 = [x*3 for x in gen_AB()]  # ?
start
continue
end.
>>> for i in res1:  # ?
...     print(‘-->‘, i)
...
--> AAA
--> BBB
>>> res2 = (x*3 for x in gen_AB())  # ?
>>> res2  # ?
<generator object <genexpr> at 0x10063c240>
>>> for i in res2:  # ?
...     print(‘-->‘, i)
...
start
--> AAA
continue
--> BBB
end.

? gen_AB 函数与示例 14-6 中的一样。
? 列表推导迫切地迭代 gen_AB() 函数生成的生成器对象产出的元素：‘A‘ 和 ‘B‘。注意，下面的输出是 start、continue 和 end.。
? 这个 for 循环迭代列表推导生成的 res1 列表。
? 把生成器表达式返回的值赋值给 res2。只需调用 gen_AB() 函数，虽然调用时会返回一个生成器，但是这里并不使用。
? res2 是一个生成器对象。
? 只有 for 循环迭代 res2 时，gen_AB 函数的定义体才会真正执行。for 循环每次迭代时会隐式调用 next(res2)，前进到 gen_AB 函数中的下一个 yield 语句。
注意，gen_AB 函数的输出与 for 循环中print 函数的输出夹杂在一起。

可以看出，生成器表达式会产出生成器，因此可以使用生成器表达式进一步减少 Sentence 类的代码，如示例 14-9 所示。

示例 14-9　sentence_genexp.py：使用生成器表达式实现 Sentence类

import re
import reprlib

RE_WORD = re.compile(‘\w+‘)

class Sentence:

    def __init__(self, text):
      self.text = text

    def __repr__(self):
      return ‘Sentence(%s)‘ % reprlib.repr(self.text)

    def __iter__(self):
      return (match.group() for match in RE_WORD.finditer(self.text))

与示例 14-7 唯一的区别是 __iter__ 方法，这里不是生成器函数了（没有 yield），而是使用生成器表达式构建生成器，然后将其返回。
不过，最终的效果一样：调用 __iter__ 方法（指代Sentence的 __iter__ 方法）会得到一个生成器对象。

python 生成器（三）：生成器基础（三）生成器表达式

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原文地址：https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/12967041.html