python-21-生成器又是什么东西？

前言

生成器，只要含有yield关键字的函数都是生成器函数，但yield不能和return共用且需要写在函数内。

生成器，是返回一个迭代器的函数，说白了生成器也是迭代器。

一、生成器简介

1、只要含有yield关键字的函数都是生成器函数。

def generator():
    print(1)
    yield 'a'
ret = generator()       #生成器函数 ： 执行之后会得到一个生成器作为返回值
print(ret)
print(ret.__next__())

2、每 yield 一次会保留当前所有的运行信息，返回对应的 yield 值,也相当于可一个一个取值了（和迭代器差不多）

# 也是可一个一个取值，yield 一次就取一次
def generator():
    yield 'a'
    yield 'b'
    yield 'c'
g = generator()         # 得到生成器作为返回值

ret = g.__next__()
print(ret)
ret = g.__next__()
print(ret)
ret = g.__next__()
print(ret)

3、好比如：前面的例子，我要50个数字，你一下子 list 给我全放内存里占用就会比另 range(0,50)的多。

50个数字可能还好，当你不是这种类型数据的时候我担心会不会把内存搞爆？所以生成器是个好东西。

# 对比一下
print(range(50))
print(list(range(50)))

控制台输出：
range(0, 50)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]

4、实例：

200万个数字中任意取值，但不可能一下子放200万个数字到内存里。（其实也可以的，你试试吧！）

# 来 200万 个数字
def func():
    for i in range(2000000):
        yield '200万个数字:%s' % i
g = func()

# 取50个
count = 0
for i in g:
    count += 1
    if count > 50:
        break
    print(i)

# 我只喜欢第100个
for i in g:
    count += 1
    if count > 100:
        print('我只喜欢：', i)
        break

print(g.__next__())     # +1
print(g.__next__())     # +1
print(g.__next__())     # +1 = 103

二、 生成器进阶

1、yield from：

yield from (a, b)：第一次返回值a，第二次返回值b

def func():
    a = ''
    b = 99999
    yield from (a, b)
g = func()
print(g.__next__())
print(g.__next__())

2、send：

①send 获取基本和 next 方法一致
②send 只是在获取下一个值的时候，给上一个值传一个实参
③使用send注意事项：

• 第一次 yield 必须用 next，因为是给上一个 yield 传一个实参
• 最后一个 yield 不能接受外部的值，因为send是在获取下一个值的时候使用

def func():
    print(1)
    qq = yield 11
    print(qq)
    print(2)
    gg = yield 22
    res = True
    print(res, gg)

    yield

g = func()
print(g.__next__())
print(g.send('send===='))
print(g.send('send222===='))

# send 获取基本和 next 方法一致
# send 只是在获取下一个值的时候，给上一个值传一个实参
# 使用send注意事项：
#     第一次 yield 必须用 next
#     最后一个 yield 不能接受外部的值，既不能用 send

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