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一、創建生成器
通過列表?成式，我們可以直接創建?個列表。
但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限得。
?且，創建?個包含100萬個元素得列表，不僅占?很?得存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前??個元素，那后?絕?多數元素占?得空間都??浪費了。
所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環得過程中不斷推算出后續得元素呢？
# 列表生成式lst = [i for i in range(10)]print(lst)print(type(lst))# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]# <class 'list'>
1.創建生成器得方式1
- 生成式
g = (i for i in range(10))print(g)print(type(g))# <generator object <genexpr> at 0x00000190CC886350> g是一個生成器對象# <class 'generator'> g得類型是生成器
這樣就不必創建完整得list，從?節省?量得空間。在Python中，這種?邊循環?邊計算得機制，稱為?成器：generator。
創建 列表 和 生成器 得區別僅在于最外層得 [ ] 和 ( ) ， lst 是?個列表，? g 是?個?成器。我們可以直接打印出 lst 得每?個元素，但我們怎么打印出 g 得每?個元素呢？如果要?個?個打印出來，可以通過 next() 函數獲得?成器得下?個返回值：
print(next(g)) # 0print(next(g)) # 1print(next(g)) # 2print(next(g)) # 3print(next(g)) # 4print(next(g)) # 5print(next(g)) # 6print(next(g)) # 7print(next(g)) # 8print(next(g)) # 9print(next(g)) '''Traceback (most recent call last): File "E:/Python Project/直播答疑/5.生成器.py", line 47, in <module> print(next(f))StopIteration '''
也可以通過for-in循環打印出來
for i in g: print(i)'''0123456789'''
?成器保存得是算法，每次調? next(g) ，就計算出 g 得下?個元素得值，直到計算到最后?個元素，沒有更多得 元素時，拋出 StopIteration 得異常。 當然，這種不斷調? next() 實在是太繁瑣了，雖然是點一次出現一次，但正 確得?法是使? for 循環，因為?成器也是可迭代對象。 所以，我們創建了?個?成器后，基本上永遠不會調? next() ，?是通過 for 循環來迭代它，并且不需要關心StopIteration 異常。 所以，我們創建了一個生成器后，基本上不會調用 next() ，而是通過 for 循環來迭代它，并且不需要關心 StopIteration 得錯誤。generator非常強大。如果推算得算法比較復雜，用類似列表生成式得 for 循環無法實 現得時候，還可以用函數來實現。比如，著名得斐波拉契數列（Fibonacci），除第一個和第二個數外，任意一個 數都可由前兩個數相加得到： 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ... 斐波拉契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函數把它打印出來卻很容易： 代碼如下
# 定義一個斐波那契函數def fib(times): # 初始化 n = 0 a, b = 0, 1 while n < times: print(b) a, b = b, a+b n += 1fib(6)'''112358'''
仔細觀察，可以看出，fifib_a函數實際上是定義了斐波拉契數列得推算規則，可以從第一個元素開始，推算出后續任意得元素，這種邏輯其實非常類似generator。 也就是說，上面得函數generator僅一步之遙。要把 fib 函數變 成generator，只需要把 print(b) 改為 yield(b) 就可以了：
2.創建生成器得方式2
- yield
def fib(times): # 初始化 n = 0 a, b = 0, 1 while n < times: yield b a, b = b, a+b n += 1f = fib(6)print(f)# <generator object fib at 0x00000197C5E56350># f 是一個生成器對象print(next(f))print(next(f))print(next(f))print(next(f))print(next(f))print(next(f))'''112358'''print(next(f))'''Traceback (most recent call last): File "E:/Python Project/直播答疑/5.生成器.py", line 47, in <module> print(next(f))StopIteration'''
在上?fifib 得例?，我們在循環過程中不斷調? yield ，就會不斷中斷。當然要給循環設置?個條件來退出循環，不然就會產??個?限數列出來。同樣得，把函數改成generator后，我們基本上從來不會? next() 來獲取下?個返 回值，?是直接使? for 循環來迭代：
def fib(times): # 初始化 n = 0 a, b = 0, 1 while n < times: yield b a, b = b, a+b n += 1f = fib(6)for i in f: print(i)'''112358'''
二、遍歷生成器得方式
1.通過next（）函數
2.通過循環打印 for- in
3.objict內置得__next__（）方法
4.send（） 方法，生成器得第一個值必須是send(None),后面沒有限制
# 創建一個生成器g = (i for i in range(10))print(next(g))print(next(g))# 0# 1print(g.__next__())print(g.__next__())# 2# 3print(g.send(None))print(g.send(''))print(g.send(1))# 4# 5# 6for i in g: print(i)'''789'''三、總結
?成器是這樣?個函數，它記住上?次返回時在函數體中得位置。對?成器函數得第?次（或第 n 次）調?跳轉?該函數中間，?上次調?得所有局部變量都保持不變。 ?成器不僅“記住”了它數據狀態；?成器還“記住”了它在流 控制構造（在命令式編程中，這種構造不只是數據值）中得位置。 ?成器得特點：
'''
1. 節約內存
2. 迭代到下?次得調?時，所使?得參數都是第?次所保留下得，在整個所有函數調?得參數都是第?次所調?
時保 留得，?不是新創建得
'''
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