在python中，一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器
當乙個列表中有很多元素，但是我們只需要前面幾個元素時，後面的絕大多數元素占用的空間就白白浪費了，這樣非常消耗記憶體
簡單來說：當我們需要得到龐大的資料時，又想它占用的記憶體空間少，這時就需要生成器
生成器是由函式+yield關鍵字創造出來的寫法，在特定的情況下，它可以用來幫我們節省記憶體空間
--生成器函式，當函式中存在yield時，該函式就是乙個生成器函式
例如：def func():
pring(11)
yield 1
1.生成器物件：在執行乙個生成器函式時，會返回乙個生成器物件
def func():
print(11)
yield 1
pring(22)
yield 2
data = func()
print(data) # 輸出：
注意：當執行生成器函式時，函式裡面的**是不會執行的，這時會返回乙個生成器物件
2.當需要執行函式裡面的內容時需要使用next（執行的函式），當函式執行過程中遇到yield時就不往下執行了，記錄這次執行的位置，下次執行時繼續向下執行
def func():
print(11)
yield 1
pring(22)
yield 2
data = func()
# next(data) # 這時會輸出：11 當v1 = next(data)
v1 =next(data)
print(v1) # 這時會輸出：11,1；
注意：當遇到next（）時，會執行yield之前的函式，當執行v1 = next（）時，會執行yield，如果當程式中遇到return時，會報錯stopiteration 錯誤
3.生成器函式一般不會向上面那樣單獨執行，一般是進行for迴圈中使用，即解決了報錯的問題
def func():
print(11)
yield 1
pring(22)
yield 2
data = func()
for i in data:
print(i)
生成器特點：記錄在函式中的執行位置，當下次執行next（）時，會從上次的位置基礎上在繼續往下執行
當以後需要我們在記憶體中建立很多資料時，可以想著用基於生成器來實現一點一點生成（用一點生產一點），以節省記憶體的開銷
擴充套件知識：
def func():print(111)
v1 = yield 1
print(v1) # send所傳遞的值其實就是給 =號左邊的左值賦值
print(222)
v2 = yield 2
print(v2)
print(333)
v3 = yield 3
print(v3)
print(444)
data = func() # 執行生成器函式，返回乙個生成器物件
n1 = data.send(none) # 執行到第乙個yield（也是啟動生成器），這時會輸出：111
print(n1) # 或得第乙個yield的返回值，返回值為1，這時會輸出：1
n2 = data.send(6) # 執行到第二個yield，輸出print（v1）和print（222），print（v1）即為send（6）給v1 = yield 1左邊進行賦值，即v1=6
print(n2) # 或得第二個vield的返回值，返回值為2，這時會輸出：2
n3 = data.send(777)
print(n3)
n4 = data.send(888)
print(n4)
解釋以上**：
為什麼需要send(none),也很好理解，因為 生成器還沒有走到第乙個yield語句，如果我們發生乙個真實的值，這時是沒有人去「接收」它的。
一旦生成器啟動了，就物件接受（即=號左邊的左值xx接受了），之後就可以使用send(params)不斷傳入值了
▲注意，每次的send（）都會執行到yield語句，但賦值不會執行，只會有返回值，相當於return後就退出函式了，所以在返回值之後的賦值就不會執行了
python生成器函式 Python 生成器函式
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生成器函式
pyhon優雅的魔力使生成器函式很特殊，它們像定格相機一樣工作。當乙個標準函式遇到return語句時，它會返回值，然後函式會丟棄內部的所有資料。當下次呼叫時，一切從頭開始。yield語句會做不同的事情。它像return一樣返回乙個值，但是它不會使函式丟棄資料，相反所有資料都被儲存起來。usr bin...
生成器函式
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