Python_生成器Generator

简介

生成器是用来创建Python序列的一个对象，可以用它迭代庞大的序列而不需在内存中创建和存储整个序列，因为它仅仅保存了这个序列的推算算法。Python3中range()是标准的一个生成器

主要作用：为迭代器产生数据

创建一个生成器generator

方法一：通过列表生成式改成生成器，只需将列表生成式的“[]”改成“()", 就等于创建了一个生成器generator

L= [i for i in range(10)]#将列表生成式的[]改成(),就创建了一个生成器
print(L)

generator= (i for i in range(10))
print(generator)#打印输出的仅仅是一个内存地址

列表可以通过下标索引直接访问每一个元素，可是生成器保存的仅是一个推算算法，所以不能通过下标索引来访问元素，但我们可以通过__next__()函数来访问生成器的下一个返回值

print(generator.__next__())#>>>0
print(generator.__next__())#>>>1
print(generator.__next__())#>>>2

由上面可以看出生成器只记录当前位置，并且返回下一个值。可以通过__next__()访问下一个元素，但无法访问当前位置已访问过的元素，即无法往回访问，只能一直访问下一个值

方法二：如果推算的算法比较复杂，用列表生成式无法实现时，可以通过修改函数来实现，生成器返回值使用yield语句声明而不是return，但生成器中又有return语句，此时的return语句作用是当生成器出现异常时返回指定的信息

经典案例：斐波那契数列(1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...)

def fib(max):
	n, a, b = 0, 0, 1
	while n < max:
		print(b)
		a, b = b, a + b
		# 这种赋值，先计算等值的右边再赋值给左边，那么 b=1 a+b=1
		# 赋值给左边的a和b，那么 a=1, b=1
		# 也等同于:
		# t = (b, a + b)
		# a = t[0]
		# b = t[1]

		# 另一种写法：a, b互换，b再加上a的值
		# temp = b
		# b = a + b
		# a = temp

		n = n + 1
	return "done"

fib(10)

将上面的函数需要打印的地方print(xxx)方法修改为:yield xxx 即可变为生成器

def fib(max):
	n, a, b = 0, 0, 1
	while n < max:
		yield b#yield是返回一个值的意思，而不是打印
		a, b = b, a + b
		# 这种赋值，先计算等值的右边再赋值给左边，那么 b=1 a+b=1
		# 赋值给左边的a和b，那么 a=1, b=1
		# 也等同于:
		# t = (b, a + b)
		# a = t[0]
		# b = t[1]

		# 另一种写法：a, b互换，b再加上a的值
		# temp = b
		# b = a + b
		# a = temp

		n = n + 1
	return "done"

print(fib(10))#>>>打印出一串地址即证明fib()已经变成了生成器

f = fib(10)
print(f.__next__())#>>>1
print(f.__next__())#>>>1
print(f.__next__())#>>>2

生成器在执行过程中，遇到yield就会发生中断，并且记录当前位置和返回指定的值，下次又在记录的位置继续执行下去。

如果一个函数定义中包含了yield关键字，那么这个函数就不再是函数了，而是一个生成器