定义

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

1.创建生成器：

要创建一个generator，有很多种方法。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：

L = [x * x for x in range(10)] g = (x * x for x in range(10)) print（L） print（g）

运行结果：

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] <generator object <genexpr> at 0x0000000000AFEF68>

说明： 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。

我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值： generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

G = ( x*2 for x in range(5)) for x in G: print(x)

运行结果：

0 2 4 6 8

所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

2. yield

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除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：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done' fib(6)

运行结果：

1 1 2 3 5 8 'done'

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done'

这就是定义generator的另一种方法。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：

f=fib(5) print(f) for n in fib(5): print(n)

运行结果：

<generator object fib at 0x000000000068EF68> 1 1 2 3 5

在上面fib 的例子，我们在循环过程中不断调用 yield ，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用 next() 来获取下一个返回值，而是直接使用 for 循环来迭代. 这里，最难理解的就是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。而变成generator的函数，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。 但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

def fib(times): n, a, b = 0, 0, 1 while n < times: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done' g = fib(5) while True: try: x = next(g) print('g:', x) except StopIteration as e: print('Generator return value:', e.value) break

运行结果：

g: 1 g: 1 g: 2 g: 3 g: 5 Generator return value: done

3.send

示例1：

执行到yield时，gen函数作用暂时保存，返回i的值;temp接收下次c.send(“python”)，send发送过来的值，c.next()等价c.send(None)

def gen(): i = 0 while i<5: temp = yield i print(temp) i+=1

使用next()方法： 使用__next__() 方法： 使用send：

示例2：

import random def fun(): for i in range(10): temp = yield random.randint(1,100) if temp%2==0: print('xx算法') else: print('yy算法') gen = fun() #next(gen) gen.send(None) print(gen.send(1)) print(gen.send(2))

运行结果：

yy算法 59 xx算法 65

4. 实现多任务

模拟多任务实现方式之一：协程

def test1(): while True: print("--1--") yield None def test2(): while True: print("--2--") yield None t1 = test1() t2 = test2() t1.__next__() t2.__next__()

运行结果：

--1-- --2--

总结： 生成器是这样一个函数，它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。 生成器不仅“记住”了它数据状态；生成器还“记住”了它在流控制构造（在命令式编程中，这种构造不只是数据值）中的位置。 生成器的特点： 1. 节约内存 2. 迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的，即是说，在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的，而不是新创建的