多任务-协程（02-生成器）

As。

于 2022-10-16 22:25:48 发布

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分类专栏： python-基础篇文章标签： python numpy 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Hedyqing/article/details/127354494

生成器是一种特殊的迭代器，它们使用yield关键字在运行时保存状态，简化了复杂的迭代逻辑。本文介绍了如何创建生成器，包括两种方法，并通过斐波那契数列的例子进行了说明。生成器在Python中扮演重要角色，尤其在处理大量数据或实现协程时，能有效节省内存并提高效率。

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利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器

2.创建生成器方法1

要创建一个生成器，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )

L = [x*2 for x in range(5)]
print(L)

G = (x*2 for x in range(5))
print(G)


"""
创建 L 和 G 的区别仅在于最外层的 [ ] 和 ( ) ，L 是一个列表，而 G 是一个生成器。
我们可以直接打印出列表L的每一个元素，而对于生成器G，我们可以按照迭代器的使用方法来使用，即可以通过next()函数、for循环、list()等方法使用。
"""
print(next