实现生成器的方法,生成器表达式,生成器函数yield,send

　　一、什么是生成器

　　通过列表生成式可以直接创建一个列表。但是受到内存限制，列表容量肯定是有限的。如果创建一个非常大的列表比如包含100万个元素内存空间可能就不足，而且操作系统未必会允许这样操作！即使有这么大的列表，一开始如果只用前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

　　如果列表元素可以按照某种算法推算出来，用一个就生成一个，这样就不必创建完整的list，从而节省空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制称为生成器：generator。生成器保存的是一套生成元素的算法！当你用的时候才去生成元素。

　　二、创建生成器

　　1.把列表生成式的[]改成()实现生成器

# -*- coding: utf-8 -*-


L = [ x*2 for x in range(5)]
G = ( x*2 for x in range(5))  # 生成器
print(L)
print(G)

[0, 2, 4, 6, 8]
<generator object  at 0x000001E097C5A2B0>

　　python中一切皆对象，生成器也是一个对象！如何通过生成器输出值呢？可以通过next()方法，可以通过生成器对象的__next__()方法，这两种方式都是调用一次产生一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。依次输出生成器全部元素则直接用for循环输出。

# -*- coding: utf-8 -*-


G = ( x*2 for x in range(3))  # 生成器
print(next(G))
print(next(G))
print(next(G))
# print(next(G)) # 此时会报错StopIteration
print('-----------------')

G = ( x*2 for x in range(3))  # 生成器
print(G.__next__())
print(G.__next__())
print(G.__next__())

print('-----------------')

G = ( x*2 for x in range(3))  # 生成器
for i in G:
    print(i)

0
2
4
-----------------
0
2
4
-----------------
0
2
4

　　2.函数内部加yield关键字实现生成器

　　只要在函数内加关键字yield，无论在什么位置，无论有几个yield，这个函数就会成为生成器函数！此时调用函数并不会执行函数而是返回一个生成器对象。

# -*- coding: utf-8 -*-

def test(num):
    for i in range(num):
        print(i)
    yield 7

obj = test(3)
print(obj)

<generator object test at 0x0000023FCA03B518>

　　函数中yield出现几次则生成器中就有几个元素。函数内部遇到yield就会返回yield后面的值，如果yield后面没有值，则默认为None，函数此时则处于暂停状态，下一次调用该生成器函数会从暂停的位置继续往下执行。要是想直接遍历出生成器中的元素则用for循环。

# ‐*‐ coding: utf‐8 ‐*‐

def aaa():
    yield  # yield没有返回值
    yield 2
gen = aaa()
ret = next(gen)
print(ret)

ret2 = next(gen)
print(ret2)

None
2

# -*- coding: utf-8 -*-

def test(num):
    yield 7 # 启动生成器输出一个元素后代码会暂停于此处,下面的代码不会执行
    for i in range(num):
        print(i)

obj = test(3)

value = next(obj)
print('yield的返回值',value)

yield的返回值 7

# -*- coding: utf-8 -*-

def test(num):
    yield 7
    for i in range(num):
        print(i)
    yield 8
    for i in range(num):
        print('a')
    yield 9

obj = test(3)

value = next(obj) # 第1次函数暂停到yield 7
print('yield的返回值',value)

value = next(obj) # 第2次函数从yield 7后面开始执行,暂停到yield 8
print('yield的返回值',value)

value = next(obj) # 第3次函数从yield 8后面开始执行,暂停到yield 9
print('yield的返回值',value)

yield的返回值 7
0
1
2
yield的返回值 8
a
a
a
yield的返回值 9

# -*- coding: utf-8 -*-

def test(num):
    yield 7
    for i in range(num):
        print(i)
    yield 8
    for i in range(num):
        print('a')
    yield 9

obj = test(3)

for value in obj:
    print('生成器中value',value)

生成器中value 7
0
1
2
生成器中value 8
a
a
a
生成器中value 9

　　send函数稍微有些复杂，详情可以查看生成器send()详解

　　生成器总结：

　　生成器函数就像是一个可以暂停的函数，暂停的时候它记住执行的位置。对生成器函数的第二次(或第n次)调用跳转至该函数位置继续执行，而上次调用的所有局部变量都保持不变。

　　并且下一次的调用生成器时，所使用的参数都是第一次所保留下的，即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。

　　生成器不仅“记住”了它数据状态;生成器还“记住”了它在流控制构造(在命令式编程中，这种构造不只是数据值)中的位置，这为协程的实现打下了基础。

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