生成器

一、生成器的定义

在函数中使用yield关键字，由函数返回的结果就是生成器。

def gen():
    print('gen')
    print('gen')
    yield 0
    print('gen')
    yield 1
    print('gen')
    yield 2
g = gen()
print(g)
print(next(g))
print(g.__next__())

执行结果：

<generator object gen at 0x106ccfcf0>
gen
gen
0
gen
1

从上面的例子可以看出，

一、生成器是迭代器，next(g),g.__next__()取值照样可用。

二、yield关键字的作用可以保留生成器的状态。

三、从第二次迭代开始，每一次迭代会从上一次迭代返回结果的位置开始往下执行代码，遇到yield后返回迭代结果并保留生成器状态再退出。

二、使用生成器有什么好处

用例子来说明一下，

第一种情况：假设需要生成一百万个数据，我们可以通过循环来生成一百万个数据，然后存放于集合中。那么这个集合所占用的内存空间就非常大了。这种情况会一下子让程序崩溃。而且没办法做到获取数据的时效性，等到一百万个数据生成完毕，才可以取出数据。

第二种情况：假设同样生成一百万个数据，我们使用生成器来生成，我们已经明白生成器的定义和使用，生成器在使用的过程中，当需要迭代数据时，生成器就帮我们取出结果数据，每次迭代每次取出一个结果数据存放到变量中，变量使用过后，系统可以自动回收，可以很好地节省内存开支。并且可以做到获取数据的时效性。

在本人看来，使用生成器在程序需要处理或者生成大量数据时，可以极大地节省内存空间，在性能上有所保证，基于这点好处使用生成器才真正发挥它的强大作用。