Python生成器如何使用?老男孩Python培训学校
生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一，生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面一样在类中定义__iter__()
和__next__() 方法了，只需要在函数中声明一个 yiled 关键字。
所以生成器是一种特殊的迭代器(反之不成立)，因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。用生成器来实现斐波那契数列的例子是：
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
for i in fib(10):
print(i)
(1)生成器对象
简单说，生成器就是使用了yield关键字的函数：
def countdown(n):
print('countdown start')
while n > 0:
yield n
n -= 1
print('Done!')
print(countdown) #
gen = countdown(5)
print(gen) #
# 生成器对象也是迭代器对象，一定拥有iter和next,由yield关键字在函数调用时封装好的，不用再自己定义
# print(gen.__iter__())
# print(gen.__next__())
# print(gen.__next__())
# print(gen.__next__())
for i in gen:
print(i)
解析：生成器函数调用时只会返回一个生成器对象。只有当生成器对象调用__next__方法时才会触发函数体代码执行，直到遇到关键字yield停止，将yield后的值作为返回值返回，所以，yield类似于return的功能，但不同于return的是，return返回，函数结束;而yield将函数的状态挂起，等待生成器对象再次调用__next__方法时，函数从挂起的位置后的第一条语句继续运行直到再遇见yield并返回其后的值;如果不断调用__next__方法，最后一次进入函数体，待执行代码不再有yield此时报出迭代异常的错误。
另外，对比迭代器，生成器对象多几个方法：
(1)一个内置的close方法用来关闭自己
(2)一个内置的send方法，进入生成器，类似于next，但是多一个传值给yield变量的功能。
yield的功能总结：
(1)封装iter和next方法 (2)执行函数时遇到yield返回其后的值，不同于return，yiled可以返回多次值
(3)挂起函数的状态，等待下一次调用next方法时找到对应的暂停位置继续执行。
生成器表达式
创建一个生成器对象有两种方式，一是通过在函数中创建yield关键字来实现。另一种就是生成器表达式，这是一种类似于数据类型中学过的列表生成式的语法格式，只是将[]换成(),即：
(expression for item in iterable if condition)
不同于列表生成式最后返回一个列表结果，生成器表达式顾名思义会返回一个生成器对象，比如：
>>> [x*x for x in range(4)] # 列表推导式
[0, 1, 4, 9]
>>> gen=(x*x for x in range(4))
>>> gen
at 0x101be0ba0>
当需要用到其中的值时，再通过调用next方法或者for循环将值一个个地计算出来：
>>> next(gen)
0
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
4
>>> next(gen)
9
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
StopIteration
#------------for 循环------------------
>>> gen=(x*x for x in range(4))
>>> for i in gen:
... print(i)
...
0
1
4
9
可迭代对象、迭代器、生成器关系
面试题
def add(s, x):
return s + x
def gen():
for i in range(4):
yield i
base = gen()
for n in [1, 10]:
base = (add(i, n) for i in base)
print(list(base))
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