Generator Expression vs yield：为什么'next（）'不起作用？

Question

我知道我必须遗漏一些简单的东西，但我没有看到它。

如果我有这样的生成器表达式：

>>> serializer=(sn for sn in xrange(0,sys.maxint))

我可以轻松生成这样的单个整数：

>>> serializer.next()
0
>>> serializer.next()
1
>>> serializer.next()
2

如果我写这样的发电机：

>>> def ser():
...    for sn in xrange(0,100000):
...       yield sn

这不是bueno：

>>> ser().next()
0
>>> ser().next()
0
>>> ser().next()
0

???我错过了什么？

Answer 1

ser()创建生成器。因此，每次调用ser()时，它都会向您发送一个新的生成器实例。您需要像表达式一样使用它：

serializer = ser()
serializer.next()

考虑一下，如果没有以这种方式工作，你只能使用ser()函数一次，而你永远无法重置它。另外，您可以更改ser函数以接受最大整数，并使您的程序更加灵活。

def ser(n=sys.maxint):
    for sn in xrange(0, n):
        yield sn

Answer 2

在第二个示例中，您将继续创建一个新实例，从新生成器开始。

g = ser()
g.next()
g.next()

创建一次生成器并重复使用它。

Answer 3

ser()

每次

初始化新生成器。

要修复它，请执行以下操作：

s = ser()
next(s) # next is preferred over .next which is why .next has been removed in Py3
next(s)