Python 生成器

什么是生成器：

生成器是 Python 中的一个对象（按照某种规律，来生成元素的对象），生成器不是列表，保存了产生元素的算法，同时会记录游标的位置（现在拿到第几个元素了），为了下次继续拿数据，而不是从头开始拿数据。可以通过一直调用 next() 方法获取值，这个对象不保存数据，每次调用会返回一个值，即做到了列表的好处，又不占用空间。
在 Python 中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator，生成器是在需要用到数据的时候再提供，相比列表生成器一次性生成多个数据，不占内存
生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为，Python 中生成器是迭代器的一种，使用 yield 返回值函数，每次调用 yield 会暂停，而可以使用 next() 函数和 send() 函数恢复生成器。

生成器的创建方式：

生成器表达式
- a = (expression for iterm in iterable)
生成器函数
- 在一个普通函数中使用 yield 关键字　
  - yield 类似于 return 函数，可以将 yield 后面的对象返回，并且记住这个返回的位置，下次通过 next 迭代时，代码从 yield 的下一条语句开始执行。
生成器函数内部，不允许使用 return 语句返回任何值，因为生成器函数已经默认返回一个生成器了，但是你可以只写一个 return，后面不带任何值

生成器的取值方式：

通过 next() 函数取值
通过 send(value) 函数取值
- 通过 next 和 send 函数取值时，当时取完了，会报 StopIteration 停止迭代错误
- 第一次 send 前如果没有使用 next 函数进入生成器，则第一个 send 只能传入参数 None，send 类似于 next 可以进入生成器中去执行代码，但是 send 需要传入参数，且将传入的参数赋值给代码中的 yield 前的变量

通过 for 循环取值
- 因为生成器本身就是一个特殊的迭代器

实例如下，定义生成器及通过 next 和 for 循环执行取值：

# 第一种创建生成器的方式
b = (i for i in range(5))
print(b)    # <generator object <genexpr> at 0x0000000000F5B360>  generator 是一个生成器

# print(b.__next__()) # 通过私有方法 __next__() 进入生成器中取值
# print(next(b))  # 通过内置函数 next() 进入生成器中取值，依次取值，取完后再取就报迭代结束错误

for x in b: # 通过 for 循环取值，生成器本身是一个迭代器，是一个可迭代对象
    print(x)

# 第二种创建生成器的方式 通过yield创建
def func():
    print("hello1")
    yield 1     # yield 类似return，具有返回值作用
    print("hello2")
    yield 2

f = func()
print(next(f)) # 第一次next执行到yield1  结果：hello1和1
print(next(f)) # 第二次next从yield1开始执行，执行到yield2停止    结果：hello2和2

# 结果如下：
hello1
1
hello2
2

# 斐波那契数列 0 1 1 2 3 5 8
def fibo(max):
    n, before, after = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(after)
        before, after = after, before+after
        n += 1

fibo(3)

# 通过生成器计算斐波那契数列
def fibo(max):
    n, before, after = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield after
        before, after = after, before+after
        n += 1
f = fibo(3)
for i in f:
    print(i)

# 结果如下
1
1
2

实例如下，定义生成器及通过 send 执行取值：

# send（）函数
def func():
    print("hello1")
    count1 = yield 1
    print(count1)
    print("hello2")
    count2 = yield 2
    print(count2)
    yield 3

f = func()
# print(f.next())
#      ||   上下两行代码相等
print(f.send(None))  # 第一次send()前如果没有next()，只能传入一个None，send类似与next可以进入生成器中去执行代码，但是send需要传入参数，且传给代码中yeild前的变量count1
print("--------------")
print(f.send("world1"))
print("--------------")
print(f.send("world2"))

# 结果如下
hello1
1
--------------
world1
hello2
2
--------------
world2
3