- 1.生成器
- 生成器的本质就是迭代器
- 生成器的特点和迭代器一样，取值方式和迭代器一样（__next__()，）。
- send():的作用是给上一个yield传值
- 生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建
- 其实就是手写的迭代器
- 生成器函数
- 和普通函数写法没有区别，里面有yield的函数就是生成器函数。
- 生成器函数在执行的时候，默认不会执行函数体，而是返回生成器，
- 通过生成器的__next__()分段执行这个函数
- send():的作用是给上一个yield传值，不能在开头使用，因为没有上一个yield，最后一个yield也不可以用send，因为会报错停止生成器。
yield
yield：相当于return，可以返回数据。但是yield不会彻底中断函数。分段执行
函数中如果有yield，这个函数就是生成器函数。
生成器函数名（） 获取的是生成器。这个时候不执行函数。
def func(): print('执行到第一yield，下面是返回值')
yield 1 # return和yield都可以返回数据
print('执行第一个yield不会打印这个条，再次使用gen.__next__()调用才会打印，下面是返回值')
yield 2
gen = func() # 拿到生成器，不会执行函数
gen.__next__() # 执行函数，执行到下一个yield
gen.__next__() # 再次执行函数，执行到上一个yield之后的下一个yield
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执行到第一yield，下面是返回值
1
执行第一个yield不会打印这个条，再次使用gen.__next__()调用才会打印，下面是返回值
2
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def order():
lst = []
for i in range(10000):
lst.append('衣服'+str(i))
return lst
l1 = order() # 直接调拥lst内全部元素，大量消耗内存
def order(): for i in range(10000): yield '衣服'+str(i)
g = order() # 获取生成器
mingwei = g.__next__()
print(mingwei)
zhaoyining = g.__next__()
print(zhaoyining
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衣服0
衣服1
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send()和__next__()是一样的。可以执行到下一个yield，但是可以给上一个yield传值
def func():
print('我是第一段')
a = yield 123 #send赋值a为煎饼果子
print(a) #此时a没有值，因为按顺序执行到=右边yield 123 就已经停止，=赋值操作没有执行
print('可心是第二段')
b = yield 456
print('一宁是第三段')
c = yield 789
print('刘伟是最后一段')
d = yield 79 #生成器收尾必须是yield，且不能send传值不然会报错StopIteration；
g = func() #获取生成器
print(g.__next__()) #这里没有上一个yield所以不能直接使用send
print(g.send('煎饼果子')) # send给上一个执行完的yield位置赋值，所以将a赋值为煎饼果子
print(g.send('锅包肉')) #从第二个yield后开始执行（把锅包肉赋值给b开始，=左侧第二个yield没有执
行）
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我是第一段
123
None #None是第二个print(g.__next__())调用打印a的值，说明第一次调用时=的赋值没有执行
执行到yield直接停止，第二次调用时从第一次调用yield的下一行开始执行
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def func():
yield 1
yield 11
for i in func(): # for的内部一定有__next__()
print(i)
print(list(func())) #内部一定有__next__()