Python之生成器

一、生成器定义
是一个特殊的迭代器(迭代器的抽象层层级更高)，所以拥有迭代器的特性：
1、惰性计算数据，节省内存。解释：使用某个变量或者数组的拿取其中某个值，而不是全部拿取。
2、能够记录状态，并通过next()函数访问下一个状态
3、具备可迭代特性
但是，若果打造一个自己的迭代器，比较复杂，需要实现很多方法，所以，就有一个更加优雅的方法

二、创建方式
生成器表达式：把列表推导式中的[], 修改成()
列表推导式：x = [i for i in range(1,100) if i %2 == 0]
x = (i for i in range(1,100) if i %2 == 0)

生成器函数：
函数中包含 yield语句，这个函数的执行结果就是成撑起

第一次：
运行函数未被执行，并未输出任何。仅仅只是产生生成器。
第二次：
xxxx是295hang 的输出
1是296行 yield的返回出来的状态值，并未往下执行

当访问的状态值超过生成器的范围，会报错。

总结：yield可以阻断当前的函数执行，然后，当使用next函数或者__next__,都会让函数继续执行，然后，当执行到下一个，yield语句的时候，又会被暂停。

三、产生数据的方式
生成器具备可迭代特性。
next()函数，等价于 生成器__next__()
for in 生产数据

四、send 函数
send方法有一个参数，指定的是上一次被挂起的yield 语句的返回值。
相比于__next()__, 可以额外的给yield语句传值。

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/661e79b3f238447889ae630a523d8555.png)
报错不能发的一个非空的值

注意第一次调用 send(None)

五、关闭生成器
close()
后续如果继续调用，会抛出StopIteration异常提示

注意：
若碰到return，会直接终止，抛出抛出StopIteration异常提示。并会显示return的值

生成器只会遍历一次