1. 什么是生成器
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。
2. 创建生成器方法1
要创建一个生成器，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 ( )
In [15]: L = [ x*2 for x in range(5)] In [16]: L Out[16]: [0, 2, 4, 6, 8] In [17]: G = ( x*2 for x in range(5)) In [18]: G Out[18]: <generator object <genexpr> at 0x7f626c132db0> In [19]:
创建 L 和 G 的区别仅在于最外层的 [ ] 和 ( ) ， L 是一个列表，而 G 是一个生成器。我们可以直接打印出L的每一个元素，但我们怎么打印出G的每一个元素呢？如果要一个一个打印出来，可以通过 next() 函数获得生成器的下一个返回值：
In [19]: next(G) Out[19]: 0 In [20]: next(G) Out[20]: 2 In [21]: next(G) Out[21]: 4 In [22]: next(G) Out[22]: 6 In [23]: next(G) Out[23]: 8 In [24]: next(G) --------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-24-380e167d6934> in <module>() ----> 1 next(G) StopIteration: In [25]:
In [26]: G = ( x*2 for x in range(5)) In [27]: for x in G: ....: print(x) ....: 0 2 4 6 8 In [28]:
生成器保存的是算法，每次调用 next(G) ，就计算出 G 的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出 StopIteration 的异常。当然，这种不断调用 next() 实在是太变态了，正确的方法是使用 for 循环，因为生成器也是可迭代对象。所以，我们创建了一个生成器后，基本上永远不会调用 next() ，而是通过 for 循环来迭代它，并且不需要关心 StopIteration 异常。
3. 创建生成器方法2
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。
比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …
斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：
In [28]: def fib(times): ....: n = 0 ....: a,b = 0,1 ....: while n<times: ....: print(b) ....: a,b = b,a+b ....: n+=1 ....: return 'done' ....: In [29]: fib(5) 1 1 2 3 5 Out[29]: 'done'
仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：
In [30]: def fib(times): ....: n = 0 ....: a,b = 0,1 ....: while n<times: ....: yield b ....: a,b = b,a+b ....: n+=1 ....: return 'done' ....: In [31]: F = fib(5) In [32]: next(F) Out[32]: 1 In [33]: next(F) Out[33]: 1 In [34]: next(F) Out[34]: 2 In [35]: next(F) Out[35]: 3 In [36]: next(F) Out[36]: 5 In [37]: next(F) --------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-37-8c2b02b4361a> in <module>() ----> 1 next(F) StopIteration: done
在上面fib 的例子，我们在循环过程中不断调用 yield ，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用 next() 来获取下一个返回值，而是直接使用 for 循环来迭代：
In [38]: for n in fib(5): ....: print(n) ....: 1 1 2 3 5 In [39]:
但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：
In [39]: g = fib(5) In [40]: while True: ....: try: ....: x = next(g) ....: print("value:%d"%x) ....: except StopIteration as e: ....: print("生成器返回值:%s"%e.value) ....: break ....: value:1 value:1 value:2 value:3 value:5 生成器返回值:done In [41]:
4. send
例子：执行到yield时，gen函数作用暂时保存，返回i的值;temp接收下次c.send(“python”)，send发送过来的值，c.next()等价c.send(None)
In [10]: def gen(): ....: i = 0 ....: while i<5: ....: temp = yield i ....: print(temp) ....: i+=1 ....:
使用next函数
In [11]: f = gen() In [12]: next(f) Out[12]: 0 In [13]: next(f) None Out[13]: 1 In [14]: next(f) None Out[14]: 2 In [15]: next(f) None Out[15]: 3 In [16]: next(f) None Out[16]: 4 In [17]: next(f) None --------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-17-468f0afdf1b9> in <module>() ----> 1 next(f) StopIteration:
使用__next__()方法
In [18]: f = gen() In [19]: f.__next__() Out[19]: 0 In [20]: f.__next__() None Out[20]: 1 In [21]: f.__next__() None Out[21]: 2 In [22]: f.__next__() None Out[22]: 3 In [23]: f.__next__() None Out[23]: 4 In [24]: f.__next__() None --------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-24-39ec527346a9> in <module>() ----> 1 f.__next__() StopIteration:
使用send
In [43]: f = gen() In [44]: f.__next__() Out[44]: 0 In [45]: f.send('haha') haha Out[45]: 1 In [46]: f.__next__() None Out[46]: 2 In [47]: f.send('haha') haha Out[47]: 3 In [48]:
总结
生成器是这样一个函数，它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。
生成器不仅“记住”了它数据状态；生成器还“记住”了它在流控制构造（在命令式编程中，这种构造不只是数据值）中的位置。
生成器的特点：
- 节约内存
- 迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的，即是说，在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的，而不是新创建的
