通過列表生成式，我們可以直接建立乙個列表。但是，受記憶體限制，列表的容量也是有限的，當我們建立乙個包含100w個元素的列表，不僅占用記憶體空間比較多，而且假如我們只需要訪問前幾個元素，那麼後面絕大部分元素占用的空間都浪費了。
如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在迴圈使用的過程中不斷推算後續的元素呢，這樣就不必建立完整的list，浪費空間。
在python中，這種一邊迴圈一遍計算的機制，稱為生成器(generator)。
首先，來看一下列表的建立：
l = [x for x in range(8)]
print(l)
# 01. 將列表生成式中的改為()
g = (x for x in range(3))
print(g)
object
at 0x102967ca8>
直接列印g相當於輸出的是物件位址，那麼該如何取其中的元素呢？
通過next(g)或g.next()方式進行取值
# 列印g的值，通過next()函式 獲取生成器的下乙個返回值
print(g.__next__())
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
012
traceback (most recent call
last):
file "/users/***/project/pycharmprojects/**/generator_test.py", line 11, in
print(next(g))
stopiteration
try:
print(g.__next__())
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
except stopiteration as e:
print('取值完成')
012
取值完成
for x in g:
print(x)
只要函式中有yield關鍵字，該函式就不是普通函式了，而是乙個生成器物件。如果再通過函式名直接呼叫，是無效的。
def
create_num2
(number):
a, b = 0, 1
for x in range(number):
yield b
a, b = b, a + b
def
create_num2
(number):
print('create_num2 start')
a, b = 0, 1
for x in range(number):
# 遇到yield程式暫停，同時把後面的值返回
# 如果再次用next()進行呼叫，就會從上次yiled暫停的地方繼續執行
print('....1....')
yield b
print('....2....')
a, b = b, a + b
print('....3....')
print('create_num2 stop')
a = create_num2(10)
print('*' * 10 + '第一次呼叫yiled物件' + '*' * 10)
print(next(a))
print('*' * 10 + '第二次呼叫yiled物件' + '*' * 10)
print(next(a))
*****
*****第一次呼叫yiled物件*****
*****
create_num2 start
....1....
1*****
*****第二次呼叫yiled物件*****
*****
....2....
....3....
....1....
1
1. 執行 a = create_num2(10)，建立生成器物件a
2. 當呼叫next(a)的時候，才會執行到函式中，依次列印 start …1…
3. 當執行到yield b時，會將程式暫停，同時把後面的值(b)返回
4. 接收b的返回，此時為1，so 列印1
5. 再次執行next(a)的時候，會從上次yield暫停的地方繼續執行，所以先列印…2… …3…，然後再次進入for迴圈，列印…1…，又遇到yield，暫停中，同時返回b的值
6. 接收b的值，並列印
在呼叫生成器函式時，也可以對其進行傳值，如下：
# 定義乙個yield物件，並且增加temp = yield i
deftest
(): i = 0
while i < 5:
temp = yield i
print(temp)
i += 1
t = test()
# 首次呼叫
print(t.__next__())
# 第二次呼叫
print(t.__next__())
# 第三次呼叫
print(t.send('python'))
0
none
1python
2
1. 首次呼叫，因為temp = yield i為賦值語句，先執行右邊**，當執行到yield時，暫停執行，並把i返回回去，so ,列印 0
2. 第二次呼叫，從yield i開始，可以把yiedl i作為乙個**塊，賦值給temp,此時沒傳值，所以列印為none，其他正常執行
3. 第三次呼叫，通過send方法，傳遞引數，這時候相當於把引數賦值給temp，所以列印結果為python，其他流程正常執行
ps：在第一次呼叫生成器的時候不能傳參，否則會跑出異常，如下：
typeerror: can't send non-none value to a just-started generator生成器是這樣乙個函式，它記住上一次返回時函式體中的位置。對生成器的第二次(n)呼叫跳轉至該函式中間，而上次呼叫的所有區域性變數都保持不變
生成器特點
節約記憶體
迭代到下一次的呼叫時，所使用的引數都是第一次所保留下的，也就是說，在整個所有函式呼叫的引數都是第一次呼叫時保留的，而不是新建立的。
python 生成器作用 Python生成器
生成器介紹 在函式內部包含yield關鍵字，那麼該函式執行的結果是生成器，生成器就是迭代器。生成器的功能 把函式結果做成迭代器 以一種優雅的方式封裝好iter,next 提供了一種自己定義迭代器的方式。使用生成器建立乙個迭代器 def a print a yield 11 使用yield，執行後返回...
python生成器好處 Python生成器筆記
python中三大器有迭代器，生成器，裝飾器，本文主要講述生成器。主要從生成器的概念，本質，以及yield關鍵字的使用執行過程。本質 生成器是一類特殊的迭代器，使用了yield關鍵字的函式不再是函式，而是生成器。使用了yield的函式就是生成器 1.yield關鍵字有兩點作用 1.1 yield語句...
python生成器函式 Python 生成器函式
一 生成器 生成器指的是生成器物件，可由生成器表示式得到，也可使用 yield 關鍵字得到乙個生成器函式，呼叫這個函式得到乙個生成器物件 生成器物件，是乙個可迭代物件，是乙個迭代器 生成器物件，是延遲計算 惰性求值的 1.1 生成器函式 函式體重包含 yield 語句的函式，就是生成器函式，呼叫後返...