Python生成器
Python生成器generator是一个有意思的东西，首先来看：
通过把列表生产式的[ ]改为（），弄了一个生成器出来，不用生成很占内存的列表了，在有些情况下就可以这样使用，但是，一旦采用list()方法或者for循环提取值或者next()方法，生成器里的值就会不断减少，就像出栈那样
再来看下面的这个：
def MyGenerator(): print('aaa') for n in range(1, 4): print('hhh') yield n return "done" print(MyGenerator) Num=MyGenerator() print(Num) print(next(Num)) print(next(Num)) print(next(Num))
结果：
<function MyGenerator at 0x0000017DC6D240D0> <generator object MyGenerator at 0x0000017DC6CFDB48> aaa hhh 1 hhh 2 hhh 3
前两个print没问题，一个是函数，后面是生成器对象（实例）
第一个next(Num)说明生成器一开始启动之后，执行了打印'aaa'，然后打印'hhh'，然后到yield的地方就跳出，把yield后面那个n（n此时是1）返回并打印；
第二个next(Num)说明生成器并不会去打印'aaa'了，而是会打印'hhh'，并且把n(此时是2)返回并打印；第三个 next(Num)同理
由上我们可以知道next函数会启动生成器，并且得到yield后面的值，但并不是让生成器从头开始执行，而是到yield那个地方执行，包括for循环在内。
作一个变化：
def MyGenerator(): print('aaa') for n in range(1, 4): print('hhh') yield n print('bbb') return "done" #print(MyGenerator) Num=MyGenerator() #print(Num) #while True: #print(next(Num)) #print(next(Num)) print(next(Num))
aaa
hhh
1
接着连续打印两个：
def MyGenerator(): print('aaa') for n in range(1, 4): print('hhh') yield n print('bbb') return "done" #print(MyGenerator) Num=MyGenerator() #print(Num) #while True: #print(next(Num)) print(next(Num)) print(next(Num))
aaa hhh 1 bbb hhh 2
代码在第一个的基础上多执行了打印'bbb'，'hhh'和2，说明了什么，说明第二个next启动时，代码从上次执行完的地方开始向下执行，并且总是到yield的地方就把n抛出，不再执行下去
接着再做一次变化：
def MyGenerator(): print('aaa') for n in range(1, 4): print('hhh') yield n print('bbb') return "done" #print(MyGenerator) Num=MyGenerator() #print(Num) for i in range(4): print('这是第%d次哦'%i) print(next(Num))
这是第0次哦 aaa hhh 1 这是第1次哦 bbb hhh 2 这是第2次哦 bbb hhh 3 这是第3次哦 bbb Traceback (most recent call last): File "D:\Postgraduate\Python\Python爬取美国商标局专利\异步爬虫\yield_consumer_producer.py", line 56, in <module> print(next(Num)) StopIteration: done
明白了吧，当i=3的时候，也就是第四次启动next进入生成器，接着上一次代码停止的地方也就是yield n(n是3)，然后执行打印'bbb'，但是生成器里的for循环已经结束了，yield没有可以抛出去的东西了，所以报错了
再来看下面的代码：
import time def func(n): for i in range(0, n): arg = yield i #arg = 3 print('func:',arg) f = func(3) for i in range(4): print('这是第%d次哦'%i) print('main_next:', next(f)) #print('main_send:', f.send(100)) time.sleep(0.1)
这是第0次哦 main_next: 0 这是第1次哦 func: None main_next: 1 这是第2次哦 func: None main_next: 2 这是第3次哦 func: None Traceback (most recent call last): File "D:\Postgraduate\Python\Python爬取美国商标局专利\异步爬虫\yield_consumer_producer.py", line 35, in <module> print('main_next:', next(f)) StopIteration
过程：第0次启动next，进入生成器函数，yield 抛出0，第1次启动next，进入生成器执行上次代码yield之后的部分，也就是arg=，这部分，这也是关键所在，而arg传入的值是什么呢，不是yield i 这个东西，而是next传进去的东西，而next传入的是None，因此打印出来就是None，接着生成器函数继续执行，i是1了，到了yield的地方，继续把i抛出，给next，把main_next打印出来；同理，接下去第2次启动next。。直到生成器的for循环结束，yield没有东西可以抛，就出现异常了
紧接着上面的代码，我们把send加进去看看
import time def func(n): for i in range(0, n): arg = yield i #arg = 3 print('func:',arg) f = func(3) for i in range(4): print('这是第%d次哦'%i) print('main_next:', next(f)) print('main_send:', f.send(100)) time.sleep(0.1)
这是第0次哦 main_next: 0 func: 100 main_send: 1 这是第1次哦 func: None main_next: 2 func: 100 Traceback (most recent call last): File "D:\Postgraduate\Python\Python爬取美国商标局专利\异步爬虫\yield_consumer_producer.py", line 36, in <module> print('main_send:', f.send(100)) StopIteration
我们来分析一下过程：
第一次启动next，进入生成器函数，i是0，yield抛出i,打印main_next:0；
第一次启动send，紧接着上次代码挂起的地方，把send的参数100给yield i(这里非常关键),也就是说arg被赋值为100，接下去打印func:100，并接着执行当i是1的时候，yield抛出i，给send，打印main_send:1;
第二次启动next，进入生成器函数，这时执行arg=这条语句，但是next传进去的参数是None,于是func打印出None，接着生成器函数继续执行下去，i是2了，yield抛出2给next，打印main_next:2;
第二次启动send，进入生成器函数，这时执行arg=这条语句，把send的参数100给arg，打印func:100
关键之处就在于arg = yield这条语句的理解以及send(100)里面的参数传递问题
注意的地方：第一次启动生成器最好用next，不要用send，更不要用带参数的send，那就直接报错了
import time def func(n): for i in range(0, n): arg = yield i #arg = 3 print('func:',arg) f = func(3) for i in range(4): print('这是第%d次哦'%i) #print('main_next:', next(f)) print('main_send:', f.send(100)) time.sleep(0.1)
yield from就是为了让yield更好地使用，避免报错，且容易得到抛出的值
import time def func(n): yield from range(0,n) f = func(3) print(list(f)) f = func(3) for g in f: print(g)
[0, 1, 2]
0
1
2
注意：第一次list执行之后，生成器里就没有东西了
