python生成器

#在了解生成器之前，可以先看看一个名为"列表生成式"的东西

list = [ x*2 for x in range(0,9) ]
print(list)
print(type(list))

########
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]
<class 'list'>

#由名字可知，列表生成式的作用就是生成一个列表，规则是： [ f(x) for x in 序列 ]

#但是，列表声称式会将生成的列表直接放入内存中，当数据较大时不适用

 

#所以就有了生成器

#生成器的第一种创建方法：( f(x) for x in 序列 )

s1 = ( x*3 for x in range(0,3) )
print(s1)

########
<generator object <genexpr> at 0x0000000001E8C518>

#发现直接打印s1无法获取其中的信息，输出的是 生成器对象和其地址

#这就是生成器与列表生成式的区别所在，生成器不会直接将所有数据放入内存中，而是作为一个对象返回

#当需要使用时，通过next()方法调用

print(next(s1))
print(next(s1))
print(next(s1))
print(next(s1))

########
0
3
6
Traceback (most recent call last):
  File "E:/9--python/python_project/test.py", line 25, in <module>
    print(next(s1))
StopIteration

#生成器在创建时就已经确定了其数据量，调用的次数就已经确定，如果超过生成器的数据量的调用就会有  StopIteration  的报错，此报错在for循环中会用到，当然这是后话

#由此可见，生成器占用的内存仅为保存对象地址，在调用时才生成值

#第一种生成器的创建比较粗旷，另外一种生成器的创建则可定义的内容较多

def foo():
    print("ok1")
    yield 2
    print("ok2")
    yield 5
s2=foo()
print(s2)
print(next(s2))
print(next(s2))
print(next(s2))

########
<generator object foo at 0x00000000027CC518>
ok1
2
ok2
5
Traceback (most recent call last):
  File "E:/9--python/python_project/test.py", line 37, in <module>
    print(next(s2))
StopIteration

#生成器也算是函数的另一变种，一个yield就可以迭代一次，yield的返回值同return一样可以用参数接收

#在yield中，自动封装了next()方法，使得我们可以优雅的调用

#next()方法的路径是：

1.第一个next(s1)，进入foo()函数体，遇到print("ok1")，输出

2.向下执行代码，遇到yield 2，返回指定值2，退出，状态保存在此，待下一个next()执行来调用

3.第二个next(s2)，进入foo()函数体，从yield 2开始，向下执行代码，遇到print("ok2")，输出

4.向下执行代码，遇到yield 5，返回指定值5，退出，状态保存在此，待下一个next()执行来调用

5.第三个next(s3),进入foo()函数体，从yield 5开始，向下执行代码，因为没有yield，报错

#从以上可知，生成器的代码不会一次性执行完，而是遇到yield就退出，并将状态保存，待下次执行时调用，这个是实现协程的基础

#生成器除了next()方法外，还有一个可以传入参数的方法：generator.send()

def bar():
    count1 = yield 5
    print(count1)
    count2 = yield 1
    print(count2)
s3=bar()
ret1=s3.send(None)
print(ret1)
ret2=s3.send(2)
print(ret2)
ret3=s3.send(6)
print(ret3)

########
5
2
1
6
Traceback (most recent call last):
  File "E:/9--python/python_project/test.py", line 52, in <module>
    ret3=s3.send(6)
StopIteration

#generator.send()方法可以向生成器传入参数，但第一次因为还没有进入函数体，所以也不知道传递给那个参数，所以第一次使用send()方法时不能传入值，generator.send(None)=next(generator)

#当下一次使用send(var)方法传入值时，会进入上次退出的位置，将值传给此处预先定义的参数，向下执行代码，直到下一个yield，保存状态，退出