Python生成器

Python生成器
【转载】传智python就业班
1.引入生成器的原因：
通过列表生成式，我们可以生成一个列表，但是，受内存的限制，列表容量肯定是有限的，如创建一个包含100万个数据的列表，而且，只需要前几个元素时，那么后面的就会造成浪费，所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那么我们是否可以在循环过程中不断的推算后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator

2.下面介绍生成器的创建方法
1)第一种方法：只要把⼀个列表⽣成式的 [ ] 改成 ( )，可以把创建的生成器当成一个对象。

如图，a是一个列表，b是一个生成器。

那么我们怎么获取生成器里的元素呢？可以通过 **next()** 函数获得⽣成器的下⼀个返回值

如图，每运行一次next(b)就会生成一个值，当生成最后一个值之后想要再生成的话就有异常因为无法再生成了，你却让它生成肯定不行。每次调⽤ nextb) ，就计算出 b的下⼀个元素的值，直到计算到最后⼀个元素，没有更多的元素时，抛出 StopIteration 的异常。
当然，这种不断调⽤ next() 实在是太变态了，正确的⽅法是使⽤ for 循环，因为⽣成器也是可迭代对象。。所以，我们创建了⼀个⽣成器后，基本上永远不会调⽤ next() ，⽽是通过 for 循环来迭代它，并且不需要关⼼StopIteration 异常。


2)第二种方法如果推算的算法⽐较复杂，⽤类似列表⽣成式的 for 循环⽆法实现的时候，还可以⽤函数来实现。
我们来研究斐波那锲数列1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …

仔细观察，可以看出creatnum()函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第⼀个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实⾮常类似generator
。要把creatnum()函数变成generator，只需要把print(b)改为**yield b**就可以了

如上图，运行这个脚本时，没有任何输出，连---------1---------都没输出，这说明creatnum()根本就没被调用。这是因为，含有yield的函数不能再当成函数来看待了，它变成了生成器了，creatnum()创建了一个生成器对象。
现对程序进行修改：

用m接收这个生成器对象，打印m发现m确实是个生成器。
然后执行一个next(m),发现，运行结果出现------1------和------2------，但每个只出现了一次，没有循环下去，这是为什么呢？因为，因为程序只有一个next(b)时运行到yield时就会停止，后面的就不能运行，停止的同时会返回yield后面的b的值（value接收打印出这个值）。所有每次运行到yield时，都做两件事，一件事是返回b的值，二是在yield位置停止程序。

每执行一次next(m)，才继续从刚才停止的位置向下继续运行。
也可以使用m.__next__()方法

使用send()

⽣成器的特点：

1. 节约内存
2. 迭代到下⼀次的调⽤时，所使⽤的参数都是第⼀次所保留下的，即是说，在整个所有函数调⽤的参数都是第⼀次所调⽤时保留的，⽽不是新创建的python基础语⾔。

咸鱼 作于2019.3.4 西安