python生成器

1.数组

mylist = [1, 2, 3]
mylist2 = [x*x for x in range(3)]

缺点是所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。

2.生成器
生成器和数组一样也是可以迭代的，但是用的时候才生成，只可以读取它一次

mygenerator = (x*x for x in range(3))

注意，生成器使用了()

3.生成器的执行

mygenerator = (x*x for x in range(3))
print(next(mygenerator))
print(next(mygenerator))
print(next(mygenerator))

运行结果： 0 1 4
生成器通过next()函数进行迭代

4.yield关键字
包含yield关键字的函数是生成器，调用时，返回生成器对象。

def my_genertor():
    a = yield 5
    print(a)
    yield

o = my_genertor()
print(next(o))
print(next(o))

运行结果 5 None None
分析执行过程：
o = my_genertor()
生成器对象

next(o)
遇到yield关键字，执行完yield表达式，返回（会保存程序上下文），返回值为表达式结果
因此print(next(o))返回5

next(o)
再次执行next()函数，接着上次执行位置，继续执行。将yield语句结果（不是表达式结果），赋值给a变量
next()函数等价于send(None)，send函数作用和next函数一致，但是多了一个参数，参数的作用是将参数值赋给yield语句结果
next()参数为None，因此a = yield 5，a为None
print(next(o))因为第二个yield表达式为None，因此为None

如何返回yield表达式的值？

def my_genertor():
    a = yield 5
    print(a)
    yield

o = my_genertor()
result = next(o)
o.send(result)

将yield表达式的值作为send参数，传递给a变量，因此print(a)结果为5

def my_genertor():
    a = yield 5
    print(a)
    yield

o = my_genertor()
result = o.send(None)
o.send(result)

第一次调用时，必须使用next()或send(None)，因为第一次的时候没有上一个yield表达式。

4.yield from
表示调用yield from的函数也是生成器，调用另一个生成器。

def fib(n):
    a = 0
    b = 1
    for i in range(n):
        yield b
        a, b = b, a+b

def copy_fib(n):
    yield from fib(n)

result = fib(5)
for item in result:
    print(item)

运行结果：