python生成器：send、yield from等用法

一边循环一遍计算的机制，称为生成器。

优点：不需要创建完整的list，从而节省内存控件。
如果一个函数中包含yield关键字，那么这个函数是一个generator。调用该函数就是创建了一个generator对象。生成器只会在响应迭代操作时才运行。

def increment(start, stop, step):
    x = start
    while x < stop:
        yield x
        x += step


a = increment(0, 2, 0.5)
print(a)

结果：

<generator object increment at 0x0000028CD9A07C10>

yield相当于return返回一个值，并且记住这个返回的位置。下次迭代时，代码从yield的下一条语句开始执行。

for n in increment(0, 2, 0.5):
    print(n)

结果：

0  # 第一次返回时没有执行 x += step
0.5
1.0
1.5

除了通过for循环可以迭代，也可通过其他可以访问可迭代对象中元素的函数，例如sum()、list()

print(sum(increment(0, 2, 0.5)))
print(list(increment(0, 2, 0.5)))

结果：

3.0
[0, 0.5, 1.0, 1.5]

生成器send()用法

def increment(start, stop, step):
    x = start
    while x < stop:
        y = yield x
        x += step
        yield y


a = increment(0, 2, 0.5)
print(next(a))  # 0
print(a.send("new value"))  # new value
print(next(a))  # 0.5
print(next(a))  # None

a = yield x send()的作用是使y赋值为send的参数，然后让生成器执行到下一个yield

next(a)启动了生成器，yield x返回0

使用send()方法，执行yield x后的代码y=，把send()内的参数new value赋值给y，遇到yield y时把y返回

第三个next()执行了y = yield x，因为不是send()，并没有给y赋值

第四个next()执行了yield y，因为上一部没有给y赋值，所以输出为None

总结：

• 使用next()时，只会调用一次yield，下一次使用next()则执行yield之后的语句

• 使用send()时，则会把send()的内参数赋值给yield的赋值对象，然后让生成器执行到下一个yield

• 如果生成器内仅有一个yield，则send()的作用与next()相同

  def increment(start, stop, step):
      x = start
      while x < stop:
          x += step
          yield x
  
  a = increment(0, 2, 0.5)
  print(a.send(None))
  print(a.send("new value"))
  print(next(a))
  print(a.send("new value"))
  print(next(a))
  

  结果：

  0.5
  1.0
  1.5
  2.0
  Traceback (most recent call last):
    File "D:\personal\python_fundamental\generator_try\main.py", line 29, in <module>
      print(next(a))
  StopIteration
  

yield from用法
yield from后需要加上可迭代对象，可以把可迭代对象中的元素一个一个yield出来

# yield from
def yield_from():
    li = [1, 2, 3]
    yield from li

a = yield_from()
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())

结果：

1
2
3

# yield
def yield_from():
    li = [1, 2, 3]
    yield li

a = yield_from()
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())

结果：

[1, 2, 3]
Traceback (most recent call last):
  File "D:\personal\python_fundamental\generator_try\yield_from.py", line 8, in <module>
    print(a.__next__())
StopIteration