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1.yield = return + generator
a yield is returned is a generated object, the function is iterated again and again by the next function to obtain a result, and after the sucked return function returns a result, there is no relationship with the function
# #单步生成
#
def gererator():#由于yield的存在，使得这个函数是一个生成器
print('[gererator]yield执行前')
yield 'iterm = 1'#执行到这行代码后，会将值返回，并且暂停在此，等待下一次next或者send函数的调用，再次从这里继续运行，注意最后一定需要将结果返回，否则会报错StopIteration，因为生成器本身就是一个迭代，停止了迭代就会报错
print('[gererator]yield执行后')
def main():
res = gererator()#获取生成器对象
print(res)#<generator object gererator at 0x0000018503A15930>
print(next(res))#运行生成器函数，打印返回的数据
if __name__ == '__main__':
main()
'''
<generator object gererator at 0x0000016197635930>
[gererator]yield执行前
iterm = 1
'''
# #错误的示例
def gererator():#由于yield的存在，使得这个函数是一个生成器
print('[gererator]yield执行前')
yield 'iterm = 1'#执行到这行代码后，会将值返回，并且暂停在此，等待下一次next或者send函数的调用，再次从这里继续运行，注意最后一定需要将结果返回，否则会报错StopIteration，因为生成器本身就是一个迭代，停止了迭代就会报错
print('[gererator]yield执行后')
def main():
res = gererator()#获取生成器对象
print(res)#<generator object gererator at 0x0000018503A15930>
print(next(res))#运行生成器函数，打印返回的数据
print(next(res))#再次打印，会报错，因为上面一行代码已经将yield运行结束了，所以会使得这行再次运行时，没有返回，导致停止迭代，出错
print('*****************')
if __name__ == '__main__':
main()
'''
从运行的结果可以看出，两次使用next函数，第一次运行函数，遇到yield停止，第二次继续在yield处开始运行，但是因为没有返回，所以代码停在了生成器中，即停止了迭代，进而在main函数中的 print('*****************')代码也没有执行就直接报错了
<generator object gererator at 0x0000019059B95480>
Traceback (most recent call last):
[gererator]yield执行前
File "C:/Users/jinlin/Desktop/python_further_study/基础回顾（生成器、迭代器等）/生成器（yield）.py", line 39, in <module>
iterm = 1
main()
[gererator]yield执行后
File "C:/Users/jinlin/Desktop/python_further_study/基础回顾（生成器、迭代器等）/生成器（yield）.py", line 35, in main
print(next(res))#再次打印，会报错，因为上面一行代码已经将yield运行结束了，所以会使得这行再次运行时，没有返回，导致停止迭代，出错
StopIteration
'''
# 错误的示例修正+send函数使用，send函数可以向生成器中发送数据，由yield接收
def gererator():#由于yield的存在，使得这个函数是一个生成器
print('[gererator]yield执行前')
res = yield 'iterm = 1'#执行到这行代码后，会将值返回，并且暂停在此，等待下一次next或者send函数的调用，再次从这里继续运行，注意最后一定需要将结果返回，否则会报错StopIteration，因为生成器本身就是一个迭代，停止了迭代就会报错
print('[gererator]yield执行后')
print('[generetor]%s'%res)
yield
def main():
res = gererator()#获取生成器对象
print(res)#<generator object gererator at 0x0000018503A15930>
print(next(res))#运行生成器函数，打印返回的数据
res.send("【main】这是由send发送给生成器的数据")
print('*****************')
if __name__ == '__main__':
main()
'''
<generator object gererator at 0x0000021F62065480>
[gererator]yield执行前
iterm = 1
[gererator]yield执行后
[generetor]【main】这是由send发送给生成器的数据
*****************
'''
import time
#指定迭代的最大次数,可以减少内存的占用
def gererator(maxnum):#由于yield的存在，使得这个函数是一个生成器
for i in range(1,maxnum):
print('************start*****************')
yield ('迭代数据%s'%i)
print('************end*****************\n\n')
time.sleep(0.5)
def main():
for i in gererator(50):
print(i)
if __name__ == '__main__':
main()
'''
************start*****************
迭代数据1
************end*****************
************start*****************
迭代数据2
************end*****************
************start*****************
迭代数据3
************end*****************
************start*****************
迭代数据4
************end*****************
************start*****************
迭代数据5
************end*****************
************start*****************
迭代数据6
************end*****************
************start*****************
迭代数据7
************end*****************
************start*****************
迭代数据8
************end*****************
************start*****************
迭代数据9
************end*****************
************start*****************
迭代数据10
************end*****************
'''
2.yield from itermable: generating constructed by iterables, iterables generally: a list of tuples, generators, etc.
def iterator(n=101):#迭代器，生成一个列表，作为可迭代的对象
a = []
for i in range(1,n):
a.append(i)
return a
def generator():#生成器，根据列表这个可迭代对象来创建生成器
a_list = iterator()
yield from a_list
def main():#从生成器中打印出数据
for i in generator():
print(i,end='、')
if __name__ == '__main__':
main()
