Python生成器的原理及使用

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1,什么是生成器？
    函数内但凡有一个yield关键字，
 再调用函数就不会执行函数代码，得到的返回值就是一个生成器对象
 生成器本身就是一种迭代器
 next(g)过程：
 会触发生成器g所对应的函数的执行，直到遇到yield才停下来
 然后把yield的返回值当做本次next操作的结果

2，为什么要用生成器？
 学习生成器是为了掌握一种自定义的迭代器的方式

3，总结yield
 1.yield提供一种自定义迭代器的方式
 2，与return对比，都能返回值，都能返回多个值，都没有类型限制，而return只能返回一次值，而yield
 可以返回多次值,yield 可以帮我们保存函数的执行状态
 
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def func():
 print('first')
 yield 1###暂停，
 print('second')
 yield 2
 print('third')


# g = func()
# print(g)#<generator object func at 0x0000025D76288480>
# # g.__iter__()
# # g.__next__()
# res = next(g)
# print(res)
#
# g = func()####要再掉用一次才会生成新的值
# next(g)
# res = next(g)
# print(res)
# # next(g)

###通过这种方式，可以获得一个无限生成数字的一个无限长度的数
def num():
 i = 0
 while True:
 i += 1
 print('111111')
 yield i
num1 = num()
print(num1.__next__())
print(num1.__next__())
print(num1.__next__())

##自己定义一个迭代器，实现range的功能 range(1,100,2)

#用传统的函数做
# def my_range(start,stop,step = 1):
# # res = []
# # while start < stop:
# # res.append(start)
# # start += step
# # return res
# # res = my_range(1,1000,2)
# # print(res)
#用迭代器实现
def my_range(start,stop,step = 1):
 while start < stop:
 yield start
 start += step
res = my_range(1,10000,2)
print(res)
res.__next__()
res.__next__()
res.__next__()
res.__next__()
res.__next__()
res.__next__()
# print(res.__next__())
# print(res.__next__())
# print(res.__next__())
# print(res.__next__())
# print(res.__next__())
# print(res.__next__())
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##yelid的表达式形式应用
def dog(name):
 print('狗哥%s准备开吃' %name)
 while True:
 food = yield ###暂停 fooc = yield = None
 print('狗哥%s吃了%s' %(name,food))

g = dog('alex')
next(g)####让狗准备好，让生成器对象先暂停到一个位置，准备接受
g.send('骨头')
###g.send()的作用和next的作用相类似，都是返回到上一次函数执行的位置，也就是上一次yeild的位置
###开始执行这个函数，但是在执行函数之前，会先把send()括号后面的参数传递给yeild,然后再开始执行函数
###直到遇到下一个yeild停止或者整个函数结束
g.send('泔水')
g.send('泔水')

next(g)
next(g)
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掌握的重点：
1，迭代器
 什么是可迭代对象以及什么是迭代器对象（*****）
 迭代器的使用 next(g) （***** ）
 迭代器的优缺点（*****）
 for 循环的工作机制（*****）
2，生成器
 自定义迭代器的方式（****）
 在函数体内使用yeild 值
 表达式形式yeild的应用 
注意：g.send(None) 完全等同于next(g).强调，对于表达式形式yeild
的生成器在使用前必须先用next(g)或者g.send(None)初始化一次

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