Python生成器（Generator）详解

原文地址：https://blog.csdn.net/lina_acm/article/details/54410126

简单易懂的生成器generator!!!!!

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器（Generator）。

简单生成器

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

l=[x*x for x in range(10)]
print(l)
g=(x*x for x in range(10))
print(g)

输出结果：

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]


[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
<generator object <genexpr> at 0x000001E2112DEE60>

创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？

如果要一个一个打印出来，可以通过generator的next()方法：

print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
#在python3.x版本中，python2.x的g.next()函数已经更名为g.__next__()，
#所以只需要将g.next()换成g.__next__()就可以了。如果你觉得g.__next__()太丑，
#使用next(g)也能达到相同效果。

输出结果：

0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
Traceback (most recent call last):

我们讲过，generator保存的是算法，每次调用next()，就计算出下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

当然，上面这种不断调用next()方法实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

for n in g:
    print(n)

所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()方法，而是通过for循环来迭代它。

带yield 语句的生成器

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print b改为yield b就可以了：

def fib(max):
    n,a,b=0,0,1
    while n<max:
      yield b
      a,b=b,a+b
      n+=1
fib(6)
for i in fib(6):
    print(i)

输出结果：

1
1
2
3
5
8

Python生成器（Generator）详解

简单易懂的生成器generator!!!!!

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