Python生成器

　　生成器（Generator）是Python中的一类特殊对象，如果一个函数中出现一次或多次yield表达式，那么这个函数就是一个生成器。

　　生成器的特点是：

• 调用生成器时，函数体并没有执行
• 调用生成器时，返回的是一个特殊的迭代器对象，这个迭代器对象封装了生成器的函数体、本地变量和当前执行点；
• 当生成的迭代器的next()方法被调用时，被封装的函数体执行到下一个yield的位置，
• 执行 yield 语句时，返回 yield 后面的表达式作为next()方法的返回值，然后把执行状态保存起来。下一次再执行 next() 方法时，函数体继续执行到下一个yield语句
• 函数体执行结束或遇到 return 语句，则生成器抛出异常StopIteration，然后迭代过程结束
• 生成器中的 return 语句不能带有表达式

生成器对比返回列表的函数：

• 每次执行才返回需要的结果，比一次将所有结果放在列表中返回更节省空间
• 如果需要同时传入所有的元素，则需要使用列表

例1. 一个生成器的例子

def updown(n):
    for x in xrange(1, n): yield x
    for x in xrange(n, 0, -1): yield x
for i in updown(5):
    print i ,
1 2 3 4 5 4 3 2 1

　　

生成器表达式

　　生成器表达式（generator expression）和列表推导式（list comprehension）具有非常类似的结构，列表推导式是使用方括号[]表示生成一个列表，而生成器表达式则是使用圆括号()返回一个一次产生一个值的生成器：

 

例：生成器表达式与列表推导式

>>> l = range(1,10)
>>> l
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> [x*x for x in l] #列表推导式
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> (x*x for x in l) # 生成器表达式
<generator object <genexpr> at 0x000000000224E288>

　　显然，生成器表达式兼具列表推导式的简洁的优点，还能节省内存。