python —— 生成器

　　經過列表生成式，咱們能夠直接建立一個列表。可是，受到內存限制，列表容量確定是有限的。並且，建立一個包含100萬個元素的列表，不只佔用很大的存儲空間，若是咱們僅僅須要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素佔用的空間都白白浪費了。因此，若是列表元素能夠按照某種算法推算出來，那咱們是否能夠在循環的過程當中不斷推算出後續的元素呢？這樣就沒必要建立完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱爲生成器：generator。

　　一、建立生成器方法一

　　把一個列表生成式的 [ ] 改爲 ( )

　　生成器保存的是算法，每次調用 next(G) ，就計算出 G 的下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，拋出 StopIteration 的異常。固然，這種不斷調用 next() 實在是太變態了，正確的方法是使用 for 循環，由於生成器也是可迭代對象。因此，咱們建立了一個生成器後，基本上永遠不會調用 next() ，而是經過 for 循環來迭代它，而且不須要關心 StopIteration 異常。

 

　　二、建立生成器方法二

　　用函數來實現，以下getNum(num)

 1 # test.py
 2 def getNum(num):
 3     a,b = 0,1
 4     print("*****")
 5     for i in range(num):
 6         print("------1-----")
 7         yield b
 8         print("------2-----")
 9         a,b = b,a+b
10         i += 1
11         print("------3-----")

 

　　這時getNum函數，就是一個生成器。

　　並不會執行

print("*****")

　　

　　

　　三、建立生成器方法三

　　執行到yield時，gen函數做用暫時保存，返回i的值;temp接收下次c.send("python")，send發送過來的值，c.next()等價c.send(None)

 

1 def gen():
2     i = 0
3     while i<5:
4         temp = yield i
5         print(temp)
6         i+=1

 

　　注意：

 

 

總結

生成器是這樣一個函數，它記住上一次返回時在函數體中的位置。對生成器函數的第二次（或第 n 次）調用跳轉至該函數中間，而上次調用的全部局部變量都保持不變。

生成器不只「記住」了它數據狀態；生成器還「記住」了它在流控制構造（在命令式編程中，這種構造不僅是數據值）中的位置。

生成器的特色：

1. 節約內存
2. 迭代到下一次的調用時，所使用的參數都是第一次所保留下的，便是說，在整個全部函數調用的參數都是第一次所調用時保留的，而不是新建立的
3. 能夠完成多任務——協程