生成器的特點是工作到一半，就會停下來看別人干活直至有人踢它屁股，這時它才繼續(xù)往下干活。實現(xiàn)這一功能的精髓要用到y(tǒng)ield。

生成器是一種特殊的迭代器，因此我們先來了解一下什么是迭代器。我們都知道著名的斐波那契數(shù)列：1、1、2、3、5、8、13、21、34……從第三個數(shù)開始，每個數(shù)都可以由其前面的兩個數(shù)相加得到，這就是一個迭代過程。很顯然，這是一個不收斂的數(shù)列，我們無法用列表或者使集合去一次性將它們提取出來。這時候，如果我們把這樣一個迭代過程封裝成一個迭代器，只有在調(diào)用一次它的時候它才進行一次迭代，并且只保留當前的迭代結(jié)果，這樣一來，程序的運行速度能得到提高，同時也不會對內(nèi)存造成嚴重的負擔。迭代器可以表示一個無限大的數(shù)據(jù)流，也可以表示一個有限的數(shù)據(jù)流。

從代碼的角度講，所有可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個值的對象就叫做迭代器：Iterator。與迭代器相近的一個概念是可迭代對象(Iterable)，凡是可用for循環(huán)遍歷的對象都是可迭代對象，比如list、dict和str等。但是這幾個對象不是迭代器，這一點在上一段已經(jīng)從迭代器的特點說明，不再贅述。然而，世事無絕對，通過iter()函數(shù)，可以將它們變成迭代器。

由此，我們可以建立這樣一個斐波那契數(shù)列生成器：

defgenerate():

b,c= 0,1

while True: #a用來計數(shù)

b,c= c,b +c #迭代公式

yieldcreturn "fault" #出錯時的返回值

y= generate() #產(chǎn)生一個生成器對象，但不調(diào)用生成器

for i in range(15): #調(diào)用15次

print(y.__next__(),end=" ") #使用next()方法調(diào)用生成器

print("\r") #換行操作符

for i in range(9): #繼續(xù)迭代

print(y.__next__(), end=" ")

yield的作用是讓生成器在這里暫停執(zhí)行，執(zhí)行下一條程序指令。當下一次調(diào)用next()函數(shù)時，生成器從暫停的地方繼續(xù)往下執(zhí)行。一次，每調(diào)用一次產(chǎn)生一個值，如下圖所示

這種類型的生成器并不需要參數(shù)，當我們需要給生成器內(nèi)部傳遞參數(shù)時，我們需要用到send()函數(shù)，因為next()函數(shù)不具備該功能。看下面這樣一段代碼：

1 defsing(word1):2 print(word1)3 whileTrue:4 word2 = yield #每次調(diào)用時生成器都停留在這里

5 print(word2)6

7

8 a = sing("如今走過這世間")9 a.send(None) #可以替換成a.__next__()

10 a.send("萬般流連")

上述代碼，如果不用while循環(huán)，則沒辦法使每次調(diào)用的結(jié)果程序都停留在yield這里，而是執(zhí)行完print(word2)變結(jié)束了，這使程序會報錯。在第一次使用需要傳遞參數(shù)的生成器時，我們不能直接使用send()函數(shù)傳遞我們想傳遞的參數(shù)，因為此時函數(shù)停在yeild，并不需要到這個參數(shù)。因此我們可以用next()函數(shù)來進行第一次調(diào)用，然后再調(diào)用send()傳遞參數(shù)并調(diào)用。當然，如果我們非要用send()函數(shù)實現(xiàn)第一次調(diào)用時，應(yīng)該傳遞一個空參數(shù)。運行結(jié)果如下所示：

至此，大功告成！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python经济_python生成器——懒到欠揍，但很经济的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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