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# 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
# 创建一个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
# 如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间
# Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator
from
collections
import
Iterable
# 创建一个list
L
=
[x
*
x
for
x
in
range
(
10
)]
print
(
'L:'
, L)
# 创建一个generator
g
=
(x
*
x
for
x
in
range
(
10
))
print
(
'g:'
, g)
# 创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator
# 使用for打印generator的每一个元素,因为generator是可迭代对象
print
(
'查看g是否可迭代：'
,
isinstance
(g, Iterable))
for
n
in
g:
print
(n)
# 用函数打印斐波那契数列（用列表生成式写不出来）
def
fib(
max
):
l
=
[]
n, a, b
=
0
,
0
,
1
while
n <
max
:
l.append(b)
a, b
=
b, a
+
b
n
=
n
+
1
return
l
print
(
'fib(10):'
, fib(
10
))
# 把fib函数变成generator，只需把print(b)改为yield b就可以了
def
fib(
max
):
n, a, b
=
0
,
0
,
1
while
n <
max
:
yield
b
a, b
=
b, a
+
b
n
=
n
+
1
print
(
'fib(20) for generator:'
, fib(
10
))
fibList
=
[]
for
e
in
fib(
10
):
fibList.append(e)
print
(
'fibList:'
, fibList)
# 如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator
# generator和函数的执行顺序不一样
# 函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行就返回
# 而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行
# 定义一个generator，依次返回数字1，3，5:
def
odd():
print
(
'step 1'
)
yield
1
print
(
'step 2'
)
yield
3
print
(
'step 3'
)
yield
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# 在调用generator时，首先要生成一个generator对象，然后用next()函数不断获得下一个返回值
o
=
odd()
print
(
next
(o))
print
(
next
(o))
print
(
next
(o))
# StopIteration
# print(next(o))
# 可以看到，odd不是普通函数，而是generator，在执行过程中，遇到yield就中断，下次又继续执行
# 执行3次yield后，已经没有yield可以执行了，所以，第4次调用next(o)就会报错
# 回到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
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本文转自yeleven 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/11317783/1953531
