1 生成器
1.1 初识生成器
什么是生成器？这个概念比较模糊，各种文献都有不同的理解，但是核心基本相同。生成器的本质就是迭代器，在python社区中，大多数时候都把迭代器和生成器是做同一个概念。不是相同么？为什么还要创建生成器？生成器和迭代器也有不同，唯一的不同就是：迭代器都是Python给你提供的已经写好的工具或者通过数据转化得来的，（比如文件句柄，iter([1,2,3])。生成器是需要我们自己用python代码构建的工具。最大的区别也就如此了。
1.2 生成器的构建方式
在python中有三种方式来创建生成器：
1. 通过生成器函数
2. 通过生成器推导式
3. python内置函数或者模块提供（其实1,3两种本质上差不多，都是通过函数的形式生成，只不过1是自己写的生成器函数，3是python提供的生成器函数而已）
1.3 生成器函数
我们先来研究通过生成器函数构建生成器。
首先,我们先看一个很简单的函数:
def func(): print(11) return 22 ret = func() print(ret) # 运行结果: 11 22
将函数中的return换成yield，这样func就不是函数了，而是一个生成器函数
def func(): print(11) yield 22
我们这样写没有任何的变化,这是为什么呢? 我们来看看函数名加括号获取到的是什么?
def func(): print(11) yield 22 ret = func() print(ret) # 运行结果: <generator object func at 0x000001A575163888>
运行的结果和最上面的不一样,为什么呢?? 由于函数中存在yield,那么这个函数就是一个生成器函数.
我们在执行这个函数的时候.就不再是函数的执行了.而是获取这个生成器对象，那么生成器对象如何取值呢？
之前我们说了，生成器的本质就是迭代器.迭代器如何取值，生成器就如何取值。所以我们可以直接执行next()来执行以下生成器
def func(): print("111") yield 222 gener = func() # 这个时候函数不会执⾏. ⽽是获取到⽣成器 ret = gener.__next__() # 这个时候函数才会执⾏ print(ret) # 并且yield会将func生产出来的数据 222 给了 ret。 结果: 111 222
并且我的生成器函数中可以写多个yield。
def func(): print("111") yield 222 print("333") yield 444 gener = func() ret = gener.__next__() print(ret) ret2 = gener.__next__() print(ret2) ret3 = gener.__next__() # 最后⼀个yield执⾏完毕. 再次__next__()程序报错 print(ret3) 结果: 111 222 333 444
当程序运行完最后一个yield,那么后面继续运行next()程序会报错，一个yield对应一个next，next超过yield数量，就会报错，与迭代器一样。
yield与return的区别：
return一般在函数中只设置一个，他的作用是终止函数，并且给函数的执行者返回值。
yield在生成器函数中可设置多个，他并不会终止函数，next会获取对应yield生成的元素。
举例：
我们来看一下这个需求：老男孩向楼下卖包子的老板订购了10000个包子.包子铺老板非常实在，一下就全部都做出来了
def eat(): lst = [] for i in range(1,10000): lst.append('包子'+str(i)) return lst e = eat() print(e)
这样做没有问题，但是我们由于学生没有那么多，只吃了2000个左右，剩下的8000个，就只能占着一定的空间，放在一边了。如果包子铺老板效率够高，我吃一个包子，你做一个包子，那么这就不会占用太多空间存储了，完美。
def eat(): for i in range(1,10000): yield '包子'+str(i) e = eat() for i in range(200): next(e)
这两者的区别:
第一种是直接把包子全部做出来，占用内存。
第二种是吃一个生产一个，非常的节省内存，而且还可以保留上次的位置。
def eat(): for i in range(1,10000): yield '包子'+str(i) e = eat() for i in range(200): next(e) for i in range(300): next(e) # 多次next包子的号码是按照顺序记录的。
1.4 send 方法（了解,不讲）
·接下来我们再来认识一个新的东西,send方法
# next只能获取yield生成的值，但是不能传递值。 def gen(name): print(f'{name} ready to eat') while 1: food = yield print(f'{name} start to eat {food}') dog = gen('alex') next(dog) next(dog) next(dog) # 而使用send这个方法是可以的。 def gen(name): print(f'{name} ready to eat') while 1: food = yield 222 print(f'{name} start to eat {food}') dog = gen('alex') next(dog) # 第一次必须用next让指针停留在第一个yield后面 # 与next一样，可以获取到yield的值 ret = dog.send('骨头') print(ret) def gen(name): print(f'{name} ready to eat') while 1: food = yield print(f'{name} start to eat {food}') dog = gen('alex') next(dog) # 还可以给上一个yield发送值 dog.send('骨头') dog.send('狗粮') dog.send('香肠')