12、python高级特性--生成器

生成器

要创建一个generator：

• 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;

• 第二种方法，只需要把print(b)改为yield b就可以

**难点理解：**generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而generator函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行；

generator函数的“调用”实际返回一个generator对象；

可以通过next()函数获得generator的下一个返回值，但是更多是使用for循环，因为generator也是可迭代对象；

#要创建一个generator，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
#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。
L = [x * x for x in range(10)]  #列表生成式
g = (x * x for x in range(10))   #generator

#可以通过next()函数获得generator的下一个返回值
#但是更多是使用for循环，因为generator也是可迭代对象
for n in g:
    print(n)

#普通函数计算斐波拉契数列
def fib1(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
#调用普通函数
fib1(6)

#创建一个generator,第二种方法，只需要把print(b)改为yield b就可以
#如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator
#generator函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行
#把函数改成generator后，基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代

#创建一个generator，计算斐波拉契数列
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
#调用generator函数计算斐波拉契数列
for n in fib(6):
    print(n)