Python生成器的詳細介紹

　　Python生成器的詳細介紹，首先生成器是Python初級開發者最難理解的概念之一，雖被認爲是Python編程中的高級技能，但在各類項目中能夠隨處見到生成器的身影，你得不得去理解它、使用它、甚至愛上它。
　　提到生成器，總不可避免地要把迭代器拉出來對比着講，生成器就是一個在行爲上和迭代器很是相似的對象，若是把迭代器比做Android系統，那麼生成器就是iOS，兩者功能上差很少，可是生成器更優雅。
　　什麼是迭代器
　　顧名思義，迭代器就是用於迭代操做（for循環）的對象，它像列表同樣能夠迭代獲取其中的每個元素，任何實現了__next__方法（python2是next）的對象均可以稱爲迭代器。
　　它與列表的區別在於，構建迭代器的時候，不像列表把全部元素一次性加載到內存，而是以一種延遲計算（lazyevaluation）方式返回元素，這正是它的優勢。好比列表含有中一千萬個整數，須要佔超過400M的內存，而迭代器只須要幾十個字節的空間。由於它並無把全部元素裝載到內存中，而是等到調用next方法時候才返回該元素（按需調用callbyneed的方式，本質上for循環就是不斷地調用迭代器的next方法）。
以斐波那契數列爲例來實現一個迭代器：
class Fib:
def __init__(self, n):
self.prev = 0
self.cur = 1
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.n > 0:
value = self.cur
self.cur = self.cur + self.prev
self.prev = value
self.n -= 1
return value
else:
raise StopIteration()

兼容python2

def __next__(self):
return self.next()
f = Fib(10)
print([i for i in f])

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

什麼是生成器
知道迭代器以後，就能夠正式進入生成器的話題了。普通函數用return返回一個值，和Java等其餘語言是同樣的，然而在Python中還有一種函數，用關鍵字yield來返回值，這種函數叫生成器函數，函數被調用時會返回一個生成器對象，生成器本質上仍是一個迭代器，也是用在迭代操做中，所以它有和迭代器同樣的特性，惟一的區別在於實現方式上不同，後者更加簡潔
最簡單的生成器函數：

def func(n):
... yield n*2
...
func
<function func at 0x00000000029F6EB8>
g = func(5)
g
<generator object func at 0x0000000002908630>

func就是一個生成器函數，調用該函數時返回對象就是生成器g，這個生成器對象的行爲和迭代器是很是類似的，能夠用在for循環等場景中。注意yield對應的值在函數被調用時不會馬上返回，而是調用next方法時（本質上for循環也是調用next方法）才返回
g = func(5)
next(g)
10
g = func(5)
for i in g:
... print(i)
...
10
那爲何要用生成器呢？顯然，用生成器在逼格上要比迭代器高几個等級，它沒有那麼多冗長代碼了，並且性能上同樣的高效，爲何不用呢？來看看用生成器實現斐波那契數列有多簡單。
def fib(n):
prev, curr = 0, 1
while n > 0:
n -= 1
yield curr
prev, curr = curr, curr + prev
print([i for i in fib(10)])

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

生成器表達式
在前面一期「這樣寫代碼更優雅」的文章裏面曾經介紹過列表推導式（listcomprehension），生成器表達式與列表推導式長的很是像，可是它倆返回的對象不同，前者返回生成器對象，後者返回列表對象。

g = (x*2 for x in range(10)) type(g) <type 'generator'> l = [x*2 for x in range(10)] type(l) <type 'list'>