生成器★★★★

生成器generator

● 生成器指的是生成器对象，可以由生成器表达式得到，也可以使用yield关键字得到一个生成器函数，调用这个函数得到一个生成器对象
● 生成器对象，是一个可迭代对象，是一个迭代器
● 生成器对象，是延迟计算、惰性求值的

生成器函数
●函数体中包含yield语句的函数，就是生成器函数，调用后返回生成器对象.

生成器函数

def inc():
    for i in range(5):
        yield i  #暂停函数执行 ,返回yield 的值
type(inc)       
>>> function
type(inc())
>>>generator  #生成器对象
g= inc() 
next(g)# 求解下一个数,

普通函数调用,函数会立即执行直到执行完毕.
生成器函数调用,并不会立即执行函数体,而是需要使用next函数驱动生成器执行

def gen():
    print(11111)
    yield 1
    print(22222)
    yield 2
    print(33333)
    return 3   #一般不写return  这里只做测试 
    yield 
g=gen()
next()

当打印完3333后,碰到return 3 ,后面的语句不在执行,所以会抛StopIteration ,生成器停止,便不能在继续执行.把yield 表达式的值返回
再次执行会执行到下一个yield语句又会停止执行
return 语句后面的语句不在执行

生成器的执行

● 在生成器函数中，可以多次yield，每执行一次yield后会暂停执行，把yield表达式的值返回
● 再次执行会执行到下一个yield语句又会暂停执行
● return语句依然可以终止函数运行，但return语句的返回值不能被获取到
● return会导致当前函数返回，无法继续执行，也无法继续获取下一个值，抛出StopIteration异常
● 如果函数没有显式的return语句，如果生成器函数执行到结尾（相当于执行了return None），一样会抛出StopIteration异常

生成器函数
● 包含yield语句的生成器函数调用后，生成生成器对象的时候，生成器函数的函数体不会立即执行
● next(generator) 会从函数的当前位置向后执行到之后碰到的第一个yield语句，会弹出值，并暂停函数执行
● 再次调用next函数，和上一条一样的处理过程
● 继续调用next函数，生成器函数如果结束执行了（显式或隐式调用了return语句），会抛出StopIteration异常.

生成器应用

1、无限循环

def counter():
        i = 0
        while True:
                i += 1
                yield i
c = counter()
print(next(c)) # 打印什么
print(next(c)) # 打印什么
print(next(c)) # 打印什么
[next(c)for i range(10)]#  可以改装成列表解析式,字典解析式..循环嵌套 
2、计数器
改造 :
def counter():
    c = 0
    while True:
        c += 1
        yield c
def inc(c = counter()):#  这里函数在定义时,缺省值就已经创建好
    return next(c)
print(inc()) # 打印什么?
print(inc()) # 打印什么?
print(inc())

再次改造 :

def inc():
    def counter():
        c = 0
        while True:
            c += 1
            yield c
    c=counter()#  在这里调用时重新创建的生成器对象 ,没有利用到上次结果
    return next(c)
print(inc()) # 打印什么?
print(inc()) # 打印什么?
print(inc())
>>>  得到结果是1 1 1

再次改造:

def inc():
    def counter():
        c = 0
        while True:
            c += 1
            yield c
    c=counter()
#     return next(c)
    return lambda : next(c)   #  存在闭包,结果不会被清空,所以结果被记住了,

g= inc()
print(g()) # 打印什么?
print(g()) # 打印什么?
print(g())

3、斐波那契数列

def fib():
    x = 0
    y = 1
    while True:
        yield y
        x, y = y, x + y
foo = fib()
for i in range(101):
    print(next(foo))

4 、生成器交互
python提供了一个和生成器对象交互的方法send，该方法可以和生成器沟通。

# 重置功能的计数器
def inc():
    def counter():
        i = 0
        while True:
            i += 1
            response = yield i #  先执行等号右边,下次才能执行等到左边,没有给值时返回为 None 
            if response is not None:
            i = response
    c = counter()
    return lambda x=False: next(c) if not x else c.send(0)#  c.send()  会返回一个交互和和返回函数的值,和next()类似
foo = inc()
print(foo())
print(foo())
print(foo())
print(foo(True))
print(foo())
print(foo())
print(foo())

● 调用send方法，就可以把send的实参传给yield语句做结果，这个结果可以在等式右边被赋值给其它变量
● send和next一样可以推动生成器启动并执行。

5、协程Coroutine
● 生成器的高级用法
● 它比进程、线程轻量级，是在用户空间调度函数的一种实现
● Python3 asyncio就是协程实现，已经加入到标准库
● Python3.5 使用async、await关键字直接原生支持协程
● 协程调度器实现思路
有2个生成器A、B
next(A)后，A执行到了yield语句暂停，然后去执行next(B)，B执行到yield语句也暂停，然后再次调用next(A)，再调用next(B)在，周而复始，就实现了调度的效果
●可以引入调度的策略来实现切换的方式
● 协程是一种非抢占式调度

yield from语法

从Python 3.3开始增加了yield from语法，使得yield from iterable 等价于for item in iterable: yield
item 。
yield from就是一种简化语法的语法糖

语法糖: 指计算机语言中添加的某种语法，这种语法对语言的功能并没有影响，但是更方便程序员使用。通常来说使用语法糖能够增加程序的可读性，从而减少程序代码出错的机会。

def inc():
    for x in range(1000):
    yield x
# 使用yield from 简化
def inc():
    yield from range(1000)#  从C这个可迭代对象中,一个个取值 .
foo = inc()
print(next(foo))
print(next(foo))
print(next(foo))

Python学习之 ---生成器+生成器函数