Python之生成器

一、定义：只要含有yield关键字的函数都是生成器函数，yield不能和return共用且需要写在函数内

二、特点：生成器函数执行之后会得到一个生成器作为返回值，yield不会结束程序

三、创建生成器的两种方式：

　　1、生成器推导式   

　　　　generator = (x*2 for x in range(10))    #这里的generator就是一个生成器

　　　　注意：和列表推导式的区别

　　　　1、和列表推导式的区别是括号不一样，列表推导式使用的是中括号 s=[x for x in range(10)]

　　　　2、返回的值不一样，列表推导式返回一个列表，生成器推导式返回一个生成器

　　　　3、比列表推导式节省内存空间

　　2、生成器函数

　　　　def generator()

　　　　　　yield

　　　　generator() 　　这里的generator()就是一个生成器

四、生成器函数

　　含有yield关键字， 可以看成是函数中的return

　　send方法  生成器send方法，可以传值给yield，最终将传进的值进行返回

　　注意：注意：生成器没有next方法的时候，第一次传值只能为send(None)

　　生成器函数的特点：

　　　　调用之后函数内的代码不执行，返回生成器

　　　　每从生成器中取一个值就会执行一段代码，遇见yield就停止

　　　　如何从生成器中取值：

　　　　　　for ：如果没有break就会一直取直到取完

　　　　　　next： 每次只取一个值

　　　　　　send不能用在第一个，取下一个值得时候给上个位置传一个新的值，可以使用预激活的方式，next可以放在装饰器中  参照第二个实例

　　　　　　数据类型强制转换：会一次性把所有的数据都读到内存中

 

五、实例：　

def average():
    sum = 0
    count = 0
    avg = 0
    while True:
        num = yield avg
        sum += num
        count += 1
        avg = sum/count

avg_g = average()
avg_g.__next__()
avg1 = avg_g.send(10)
avg1 = avg_g.send(20)
print(avg1)

def init(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        g = func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return inner

@init
def aver():
    sum = 0
    count = 0
    avg = 0
    while True:
        num = yield avg
        sum += num
        count += 1
        avg = sum/count

aver_g = aver()
ave = aver_g.send(10)
print(ave)
ave = aver_g.send(50)
print(ave)