python 64式: 第8式、生成器

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

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关键:
1 生成器: 
含义: 一边生成，一边计算
优点: 适用于不能一下子将输入数据存储在列表中，然后遍历输入数据列表进行处理的场景
特点: 输入的数据需要有某种推导或者计算规则
2 生成方式:
方式1: 圆括号
例如:
generator = (x * x for x in range(5))
打印元素:
for value in generator:
    print value

方式2: yield
def fibonacchi(num):
    counter = 0
    previous = 0
    current = 1
    while counter < num:
        yield current
        tmp = previous
        previous = current
        current += tmp
        counter += 1
运行原理:
生成器遇到yield返回,再次执行会从yield语句处继续执行

3 应用:
ceilometer中获取虚机列表中的cpu数据的时候用到生成器:
具体代码如下:
class CPUPollster(pollsters.BaseComputePollster):

    def get_samples(self, manager, cache, resources):
        for instance in resources:
            LOG.debug('checking instance %s', instance.id)
            try:
                cpu_info = self.inspector.inspect_cpus(instance)
                LOG.debug("CPUTIME USAGE: %(instance)s %(time)d",
                          {'instance': instance,
                           'time': cpu_info.time})
                cpu_num = {'cpu_number': cpu_info.number}
                yield util.make_sample_from_instance(
                    instance,
                    name='cpu',
                    type=sample.TYPE_CUMULATIVE,
                    unit='ns',
                    volume=cpu_info.time,
                    additional_metadata=cpu_num,
                    monotonic_time=monotonic.monotonic()
                )

总结:
生成器本质是边循环边计算，用于不能一下子将输入数据存储到列表而后遍历列表进行处理的场景。
可以通过两种方式得到生成器:1)圆括号, 即()生成,2)编写的函数中，再获取到处理结果的地方，将
return修改为yield即可。

参考:
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/00138681965108490cb4c13182e472f8d87830f13be6e88000
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def fibonacchi(num):
    counter = 0
    previous = 0
    current = 1
    while counter < num:
        yield current
        tmp = previous
        previous = current
        current += tmp
        counter += 1

def process():
    for i in fibonacchi(5):
        print i

if __name__ == "__main__":
    process()