Expresión del generador frente al rendimiento: ¿Por qué no funciona 'next()'?

Question

Sé que me debe estar perdiendo algo simple, pero no lo estoy viendo.

Si tengo una expresión generadora de esta manera:

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

que puede generar, con facilidad, números enteros individuales como este:

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

Si escribo un generador de la siguiente manera:

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

No es bueno:

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

??? Qué me estoy perdiendo ???

Answer 1

ser() crea el generador. Por lo tanto, cada vez que llame al ser(), le enviará una nueva instancia del generador. Es necesario usarlo al igual que la expresión:

serializer = ser() 
serializer.next() 

consideran que, si no lo hizo trabajar de esta manera, sólo se podían utilizar nunca la función ser() una vez y nunca podría restablecerla. Además, puede cambiar la función ser para aceptar un número entero máximo y hacer que su programa sea más flexible.

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

Answer 2

ser() 

inicializa un generador nueva cada vez.

solucionarlo hacer algo como esto:

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

Answer 3

En el segundo ejemplo, sigue creando una nueva instancia, comenzando con un generador nuevo.

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

Cree el generador una vez y vuelva a utilizarlo.