python之生成器yeild

python生成器Generator——yield

思考：

首先思考这样一个问题：

创建一个列表，但是内存受限，容量一定是有限的。那么如果创建了一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，而我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了？

这个时候就需要一个容器，在我们需要数据的时候拿出来，不取数据的时候就释放掉。这样就能够节省资源和空间。

 

yield的作用：

　　把一个函数变成一个生成器，起到一个延迟的作用，在需要的时候产生结果，节省资源。与声明一个序列相比，生成器在不使用的时候不占用内存。

 

1、首先实现一个功能，创建一个列表，然后挨个取出其中的元素。

def getNum(n):
    i = 0
    while i < n:
        print(i)
        i += 1
getNum(5)

2、在这个基础上添加一个功能，每次调用这个函数都要返回一个值。

 但是加入return之后整个函数就退出了，下次再使用这个需要需要从头开始，那能不能实现接着上次停掉的地方开始呢？

def getNum(n):
    i = 0
    while i < n:
        return i
        i += 1
a = getNum(5)
print（a）

 3、yeild。如果暂时想不明白，就把它看成return，但与return不同的是返回一个值并不会退出函数，而是停在这，直到下次被唤醒。

yield与return返回相同的值，区别在于return返回后，函数状态终止，而yield会保存当前函数的执行状态，再次调用时，函数又回到之前保存的状态继续执行。

 但是，如果直接print，发现返回的是一个内存地址。并不是我们想象的那个东西。

此时，对应于生成器的使用有一个专门的关键字next，就是相当于告诉生成器往下走一步。直至结束

def getNum(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1
a = getNum(5)
print(a)
##调用生成器的两种方式
print(next(a))
print(a.__next__)

 

最后，那么这个生成器有什么用呢？加入你有100万张图像，而每次你都只取n张，下次再取的时候接着刚刚的序列继续取。

 那么它是如何实现节省内存的呢？只记住当前位置，生成器只保留一个值，next之后上一个值就没有了，这就是为什么它能接着上次停止的位置继续下去！