python之生成器
生成器对象
生成器对象其实本质还是迭代器，只不过这个迭代器的内容可以由我们直接来定义了，所以它也可以称为自定义迭代器。
先来看一段代码：
def index():
print('abc')
yield
print(index()) # 输出：<generator object index at 0x000001DEEAF00200>
可以看到，在加了关键字yield之后，函数变成了生成器对象了。如果想要执行函数里的代码，就需要使用__next__()方法。
def index():
print('abc')
yield
res = index()
res.__next__() # 输出：abc
多个yield
def index():
print('abc')
yield
print('def')
yield
print('gh')
yield
res = index()
res.__next__() # 输出：abc
res.__next__() # 输出：def
res.__next__() # 输出：gh
在yield后也可以跟上一个值
def index():
print('abc')
yield 123
print('def')
yield 456
res = index()
r1 = res.__next__() # 输出：abc
print(r) # 输出：123
r2 = res.__next__() # 输出：def
print(r) # 输出：456
结论：
- 在函数内部添加了yield关键字之后，函数就会变成生成器对象，并且可以调用__next__方法。
- 当有多个yield关键字时，每执行一次__next__方法时函数代码会运行到下个yield处并停留。
- 如果yield后跟上了一个值，则执行__next__方法时会返回yield后的值。
补充：yield关键字的作用
除了以上的作用外，yield还可以接收外界的传值
def eat(name):
print(f'{name}准备干饭')
while True:
food = yield
print(f'{name}正在吃{food}')
res = eat('jason')
# 使用send方法前需要调用一次__next__启动
res.__next__() # 输出：jason准备干饭
# 使用send方法给yield传值
res.send('kfc') # 输出：jason正在吃kfc
res.send('米饭') # 输出：jason正在吃米饭
自定义range方法
在了解完生成器对象后，这时候我们就可以自己定义一个和range一样功能的方法了。
先实现两个参数的情况：
def my_range(start, end):
"""
start: 起步位置
end: 结束位置
"""
# 如果start一直累加后值等于end则退出循环
while start < end:
yield start
# 每被执行一次__next__方法起始位置加1
start += 1
for i in my_range(1, 4):
print(i)
实现了两个参数后，我们可以开始解决一个参数的情况
def my_range(start, end=None):
"""
start: 起步位置
end: 结束位置，默认为空值
"""
# 如果没有给end传值，说明只有一个参数，取值范围为[0,start)
if not end:
end = start
start = 0
# 如果start一直累加后值等于end则退出循环
while start < end:
yield start
# 每被执行一次__next__方法起始位置加1
start += 1
for i in my_range(1, 4):
print(i)
最后解决三个参数的情况
def my_range(start, end=None, step=1):
"""
start: 起步位置
end: 结束位置，默认为空值
step：步长，默认为1
"""
# 如果没有给end传值，说明只有一个参数，取值范围为[0,start)
if not end:
end = start
start = 0
# 如果start一直累加后值等于end则退出循环
while start < end:
yield start
# 每被执行一次__next__方法起始位置加步长
start += step
for i in my_range(1, 4):
print(i)
生成器表达式
直入主题，生成器结构
res = (i for i in 'jason')
print(res) # 输出：<generator object <genexpr> at 0x000002AC49CF0200>
"""可以看到，它并不会像列表生成式一样直接输出"""
"""因为生成器内部的代码只有在调用__next__迭代取值的时候才会执行"""
print(res.__next__()) # 输出：j
print(res.__next__()) # 输出：a
