python大作战之生成器

首先，什么是生成器？？

1：如果一个函数中使用yield关键字，那么这个函数就是一个生成器。

2：生成器是一种推导逻辑，调用生成器返回迭代器。

>>> fsh=(x**2 for x in range(5))>>> print(next(fsh))0>>> print(next(fsh))1

从代码得知，fsh就是一个生成器，但是值还没有在内存中生成，如果直接调用fsh，返回一个内存地址值

generator保存的是算法，每次调用next(fsh)，就计算出fsh的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，

没有更多的元素是，就抛出StopIteration的错误。

>>> print(next(fsh))Traceback (most recent call last):  File "<pyshell#84>", line 1, in <module>    print(next(fsh))StopIteration

当然这种不断调用next()实在是不方便，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象。

下面我们通过著名的斐波那契数列，来实际操作一下：

>>> def xxy():count=0a,b=0,1while True:print(b)a,b=b,a+bcount+=1return 'game over'>>> xxy()11235813

从上面的例子中，可以看出斐波那契数列就是除了第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。

这种逻辑非常类似于generator

所以，要把xxy()函数变成generator，只要把print(b)替换成yield

>>> def xxy():count=0a,b=0,1while True:yield ba,b=b,a+bcount+=1return 'game over'>>> xxy()<generator object xxy at 0x00000229EA4999E8>>>> it=xxy()>>> print(next(it))1>>> print(next(it))1>>> for x in it:print(x)235813

与原先的代码相比，把print(b)替换成yield b之后，调用xxy()函数只会返回一个内存地址值，先前也说过，generator可以

使用next()计算下一个元素的值，从上面的例子中，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断，当然我们要设置一

个条件来退出循环，同样，把函数变为generator之后，我们基本不用next()来回去下一个返回值，直接用for循环。

另外通过type()可以知道xxy()返回的是什么类型

>>> print(type(it))<class 'generator'>

好了，今天和大家分享到这里，其实在实际应用中，生成器比迭代器用的多。

最后总结：

生成器一定是迭代器，但是迭代器不一定是生成器，因为迭代器中没有yield。