生成器

一 、什么是生成器：
　　可以理解为一种数据类型，这种数据类型自动实现了迭代器协议，（其他的数据类型需要调用自己的__iter__方法），所以生成器就是可迭代对象。

　　生成器的分类和表达形式特点（Python有两种不同方式的生成器）
　　1、生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句二不是return语句返回结果，yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，
　　挂起函数的状态，以便磁材从它离开的地方继续执行
　　2.生成器表达式：类似于列表的推导，生成器返回按需求生产结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表o

　　为何使用生成器之生成器的优点：
　　Python使用生成器对延迟操作提供支持，所谓延迟，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即生产将结果，这也是生成器的主要好处

　　生成器小结：
　　1、是可迭代对象
　　2、实现了计算的延迟，省内存空间
　　3、生成器本质和其他的数据内省一样，都是实现了迭代协议，只不过生成器附加了一个延迟计算省内存空间的好粗，其余的可迭代对象可有这点好处


二、普通函数和生成器的区别？
　　1、普通函数
　　　　

def show():#普通的函数
    return '普通的函数'
res1 = show()
print(res1)

　　2、生成器函数

def test():#generator object test at 0x000001CB7C9CCFC0> 关键字 generator：生成器
    yield 'yield 生成器'
    yield 1
    yield 2
res = test()
print(res)
print(res.__next__()) #yield 生成器
print(res.__next__()) #1
print(res.__next__()) #2

总结：普通函数和生成器函数的返回值 关键字使用的不一样。一个是“return” 和 “yield”。生成器还能执行next()方法

 

二、

　　三元表达式：

name = 'yjq'
#'sb' if name == 'yjq' 如果为true 即返回帅哥      else 'sb' 为假返回 sb'
res_1 = '帅哥' if name == 'yjq'else 'sb'
print(res_1)

　　

　　生成器表达式：

#生成器表达式

resault = (k for k in range(10))   #<generator object <genexpr> at 0x000002492DDC16D0>
print(resault)
print(resault.__next__())