生成器

通过列表生成式，我们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。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

luoyangenerator保存的是算法，每次调用next(g)就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

生成器特性：

• 列表不会一次性全部产生，而是取一次创建一次
• 只能往前走，原来的值再也回不来
• 走到最后会报错

generator也是可迭代对象，方法是使用for循环（while也是可以的，但一般最后会报错）：

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波那契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

fib(10)

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：

输出：
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

把fib函数变成generator，只需把print(b)改为yield b就可以了：

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        print("before yield")
        yield b     # 把函数的执行过程冻结在这一步，并且把b的值返回给外面的next（）
        print(b)
        a,b = b, a + b
        n = n + 1
    return "done"

f = fib(15)    # 将函数转成生成器
next(f)
next(f)

　这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator

函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次被next()调用时从上次返回的yield语句处继续执行。

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        yield b     # 把函数的执行过程冻结在这一步，并且把b的值返回给外面的next（）
        a,b = b, a + b
        n = n + 1
    return "done"

data = fib(10)
print(data)

print(data.__next__())
print(data.__next__())
print("干点别的事")
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())

#输出 

<generator object fib at 0x000001C0682EA750>
1
1
干点别的事
2
3
5
8
13

在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8

但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中。

还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果　　　

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield

       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))


def producer(name):
    c = consumer('A')
    c2 = consumer('B')
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("老子开始准备做包子啦!")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)
        c2.send(i)

producer("who")

通过生成器实现协程并行运算

---

 

生成器的创建方式：

类似列表生成式，改为（）

函数形式

return 返回并终止函数

yield 返回数据，并冻结当前的执行过程

next 唤醒冻结的函数执行过程，继续执行，知道遇到下一个yield

函数有了yield之后：

函数名加（）就变成了一个生成器

return 在生成器里，代表生成器的终止，直接报错

next ：唤醒生成器并继续执行

send（） ： 1、唤醒并继续执行。2、发送一个信息到生成器内部