生成器

? ? ? 為什么要將列表轉化為迭代器？

? ? ? 因為列表太大的話用內存太大，做成迭代器可以節省空間，用的時候再拿出部分。

? ? ? 生成器是不會把結果保存在一個系列中，而是保存生成器的狀態，在每次進行迭代時返回一個值，知道遇到StopIteration異常結束。

創建生成器

? ? ? 先看個例子

當要生成的list非常大時，會拋出異常，存儲報錯。

那怎樣生成這種巨大的list呢？

可以看出b是一個generator，也就是生成器模式

生成器的創建很簡單，將列表生成式的中括號改成小括號即可

注意：這里說的不是列表，因為列表的中括號改成小括號是元組！

如果想要生成一個內容，可用next（）函數：

直到最后會拋出異常，也就是到達了生成器的末端

函數進化為生成器

將函數中的return換成yield，函數就變成了生成器。

當我們調用時，發現返回的是生成器對象。為了拿到數據，我們可以使用next（）函數

不過在此之前，我們先要用一個變量去接收這個生成器對象，并且為了觀察生成器的特點，我們對函數進行修改

當我們使用next（a）對生成器操作一次時，會返回循環一次的值

也就是在yield處結束本次運行

但是它的特點就是下次使用next（a）時，接著上次的斷點繼續運行，直到下一個yield

不斷使用next（a），直到運行到生成器結尾處，會出現StopIteration異常。

使用for循環調用生成器

與next（）等價的方式

send（）

每次運行，除了返回下一個，還會打印出None

注意item=yield i 這句，首先執行的等號右邊，yield返回，此時，返回生成器一個對象，并且中斷

下次使用f.__next__（）時候，并沒有傳內容進去，可認為yield i這整個賦值給item的為None，所以item打印出為None

為了做比較，引入send（）

send（）可看做next（）的增強版，除了可以使用next（）功能，還能傳入一個值到上次yield斷開地方的整體表達式（這里是yield i）

多任務——協程

當我們在while主程序中，先使用f1.__next__()調用生成器func1,因為func1的循環條件始終為真，所以先打印（執行裝入操作）然后遇到yield退出生成器func1，回到主程序

接著執行f2.__next__()調用生成器func2，像之前調用func1一樣，先打印（執行打包操作）然后遇到yield退出生成器func2，回到主程序。因為主程序循環條件始終為真，所以繼續像之前一樣，接著調用，如此往復。這里使用打斷來停止程序執行，不然會不斷執行下去，由于兩個生成器交替執行，很快，就像在多任務執行。

轉載于:https://www.cnblogs.com/Mayny/p/9374170.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python知识点进阶——生成器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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