Python------生成器和yield

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最近开始接触爬虫，在使用Scrapy的过程中，遇到了一些python基础知识，借此做一下记录和总结。

1. 生成器
生成器，需要和迭代器一起来理解。
先看下对比：
迭代器：mylist=[x*x for x in range(3)]
生成器：mygen=(x*x for x in range(3))

• 迭代器，就是类似于 for x in mylist: 这样的形式。
  其中mylist就是可迭代对象，这样的值在迭代过程中是全部存在于内存中，可想而知，如果是大量的数据这样就浪费了很多资源，因为在实际操作中，你可能只需要其中的几个数据，但是迭代是直接迭代完所有可迭代对象的所有数据。
• 生成器，也是可以进行迭代的。但是关键就在于，只可以读取它一次，也就是需要它的时候，它才被拿来使用，其他时间都没他什么事。这样就可以很好解决资源存在的浪费问题。

想举个例子，那就打印一下呗。

>>> mylist=[x*x for x in range(3)]
>>> print(mylist)
[0, 1, 4]
>>> mygen=(x*x for x in range(3))
>>> print(mygen)
<generator object <genexpr> at 0x0000018803CA5480>

这个结果可以看出，直接打印mylist是可以成功的，而打印mygen就只显示一个内存位置。
这结果很符合生成器这青蛙类型，掇一下，跳一下。你具体需要啥再叫我，不要老想着全部给你。
而要打印生成器，则需要使用next(),当然这个很变态，还是用for...in... 来迭代好了。

next()打印

>>> next(mygen)
0
>>> next(mygen)
1
>>> next(mygen)
4
>>> next(mygen)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

迭代打印

>>> mygen=(x*x for x in range(3))
>>> for x in mygen:
...     print(x)
...
0
1
4
>>>

迭代的意思就是我偏要你这青蛙全部的信息，那就连续掇你，因为它是可以迭代的，所以每次迭代就相当于每次掇一掇:)
2. yield
我对yield 关键字的理解就是类似于return。但是它是返回一个生成器，直接上例子。

mylist=range(3)
print(mylist)
range(0, 3)
def cG():
    mylist=range(3)
    for i in mylist:
        print("开始第"+str(i)+"次调用函数")
mygen=cG()
print(mygen)
for i in mygen:
    print(i)

通过结果可以看出一些猫腻。

打印形式如上面的形式，其中红框后，可以看见cG 生成方法中出现调用信息。也即是，开始迭代的时候，这mygen 才急忙跑去生成一个值。这个例子也可以对生成器有一定的理解。
而这所有的一切，都是因为一个yield 关键字的出现，使整个方法返回一个生成器对象，也就是红框中那个神奇的生成器对象。