【什麼時候呼叫，什麼時候計算並返回值】：生成器僅僅儲存了一套生成數值的演算法，並且沒有讓這個演算法現在就開始執行，而是我什麼時候調它，它什麼時候開始計算乙個新的值，並給你返回。在python中，一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器：generator。【列表耗記憶體】：列表所有資料都在記憶體中，如果有海量資料的話將會非常耗記憶體。
【空間浪費】：如果僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。
【迴圈中不斷推算】：如果列表元素按照某種演算法推算出來，那我們就可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素，這樣就不必建立完整的list，從而節省大量的空間。
【我又想要得到龐大的資料，又想讓它占用空間少，那就用生成器！】【只要把乙個列表生成式的改成()】：就建立了乙個generator
例如將l = [x * x for x in range(10)] 變成 g = (x * x for x in range(10))
【函式中包含yield關鍵字】：如果乙個函式中包含yield關鍵字，那麼這個函式就不再是乙個普通函式，而是乙個generator。呼叫函式就是建立了乙個生成器（generator）物件。【next()方法】：生成器(generator)能夠迭代的關鍵是它有乙個next()方法，
【重複呼叫next()方法】：工作原理就是通過重複呼叫next()方法，直到捕獲乙個異常。
【.send()和next()都能讓生成器繼續往下走一步】：.send() 和next()一樣，都能讓生成器繼續往下走一步（下次遇到yield停），但send()能傳乙個值，這個值作為yield表示式整體的結果下次迭代時，**從yield的下一條語句開始執行
#**或參考：徹底理解 python 生成器encoding:utf-8
defyield_test(n):
for i in
range(n):
yield
call(i)
print("i="
,i)
print("
done.")
defcall(i):
return i*2
for i in yield_test(5):
print(i,","
)#>0 ,
i=0
2,
i= 1
4,
i= 2
6,
i= 3
8,
i= 4done.>>>
在python中，一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器：generator。
列表所有資料都在記憶體中，如果有海量資料的話將會非常耗記憶體。
如：僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。
如果列表元素按照某種演算法推算出來，那我們就可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素，這樣就不必建立完整的list，從而節省大量的空間。
簡單一句話：我又想要得到龐大的資料，又想讓它占用空間少，那就用生成器！
第一種方法很簡單，只要把乙個列表生成式的改成()，就建立了乙個generator：
>>> l = [x * x for x in range(10)]建立>>>l
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>>g
at 0x1022ef630>
l和g的區別僅在於最外層的()，l是乙個list，而g是乙個generator。
方法二， 如果乙個函式中包含yield關鍵字，那麼這個函式就不再是乙個普通函式，而是乙個generator。呼叫函式就是建立了乙個生成器（generator）物件。
（1）生成器(generator)能夠迭代的關鍵是它有乙個next()方法，
工作原理就是通過重複呼叫next()方法，直到捕獲乙個異常。
（2）帶有 yield 的函式不再是乙個普通函式，而是乙個生成器generator。
可用next()呼叫生成器物件來取值。
next 兩種方式 t.__next__() | next(t)。
可用for 迴圈獲取返回值（每執行一次，取生成器裡面乙個值）
（基本上不會用next()來獲取下乙個返回值，而是直接使用for迴圈來迭代）。
（3）yield相當於 return 返回乙個值，並且記住這個返回的位置，下次迭代時，**從yield的下一條語句開始執行。
（4）.send() 和next()一樣，都能讓生成器繼續往下走一步（下次遇到yield停），但send()能傳乙個值，這個值作為yield表示式整體的結果
——換句話說，就是send可以強行修改上乙個yield表示式值。比如函式中有乙個yield賦值，a = yield 5，第一次迭代到這裡會返回5，a還沒有賦值。第二次迭代時，使用.send(10)，那麼，就是強行修改yield 5表示式的值為10，本來是5的，那麼a=10
感受下yield返回值的過程（關注點：每次停在哪，下次又開始在哪
）及send()傳參的通訊過程，
思考none是如何產生的（第一次取值：yield 返回了 i 值 0，停在yield i，temp沒賦到值。第二次取值，開始在print，temp沒被賦值，故列印none，i加1，繼續while判斷，yield 返回了 i 值 1，停在yield i）：
好了，話不多說，翠花，上栗子：
1結果：#encoding:utf-8
2def
yield_test(n):
3for i in
range(n):
4yield
call(i)
5print("i="
,i)
6print("
done.
") 78
defcall(i):
9return i*2
1011
for i in yield_test(5):
12print(i,"
,")
>>>0 ,什麼是生成器？i=0
2,
i= 1
4,
i= 2
6,
i= 3
8,
i= 4done.
>>>
生成器僅僅儲存了一套生成數值的演算法，並且沒有讓這個演算法現在就開始執行，而是我什麼時候調它，它什麼時候開始計算乙個新的值，並給你返回。
def結果：count_down(n):
while n >=0:
newn = yield
n
print('
newn
', newn)
ifnewn:
print('if'
) n =newn
print('
n ='
, n)
else
: n -= 1cd = count_down(5)
for i in
cd:
print(i, ','
)
if i == 5:
cd.send(3)
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...