python入门-----生成器generator-白红宇

python入门-----生成器generator

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发布时间：2019-02-28

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生成器

yield

协同程序

所谓的协同程序就是可以运行的独立函数调用，函数可以暂停或者挂起，并在需要的时候从程序离开的地方继续或者重新开始。

例1

>>> def myGen():    print('生成器被执行！')    yield 1    yield 2>>> myG = myGen()>>> next(myG)生成器被执行！1>>> next(myG)2>>> next(myG)Traceback (most recent call last):  File "
   
    ", line 1, in 
    
         next(myG)StopIteration>>> for i in myGen():	print(i)生成器被执行！12

例2：斐波那契数列

def libs():    a = 0    b = 1    while True:        a, b = b, a + b        yield afor each in libs():    if each > 100:  # 100内        break    print(each, end=' ')

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

next()

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果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。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

例3

e= (i for i in range(10))print(e)


   
     at 0x0000026F1A8D4C48>

例4

g = (x for x in range(2))print(next(g))print(next(g))print(next(g))

在这里插入图片描述

当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

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