10.2生成器

列表表达式回顾

# -*-coding:utf-8 -*-
__date__ = ‘2018/3/5‘
__author__ = ‘xiaojiaxin‘
__file_name__ = ‘生成器‘

#a1=[x*2 for x in range(10000000000)] #全部加载至内存，列表表达式

生成器创建的两种方法

a=(x*2 for x in range(5))
print(a)
# <generator object <genexpr> at 0x000000E29B512990>
#里面没有值！！！！生成器只是一个对象

生成器执行的两种方法

#就比如说列表和元组等都是菜，想吃就直接吃，生成器只是一个厨师，他会做菜，但是你要吃哪道菜，他才会去加载那一道菜

#第一种方法：使用内置方法
print(a.__next__())
#0
print(a.__next__())
#2
print(a.__next__())
#4

#第二种方法：使用next()方法
print(next(a))  #等价于Python2.x  a.next()
#6
print(next(a))
#8

# print(next(a))    #报警：停止迭代
# #StopIteration
# print(next(a))

#生成器就是一个可迭代对象（iteration迭代）

#for内部对b做了next()调用，之前的数据作为垃圾回收了
#for循环检测是否还有数据，及时结束next（）调用
b=(x for x in range(10))
for i in b:   #for内部对b做了next()调用，之前的数据作为垃圾回收了
    print(i)  #for循环检测是否还有数据，及时结束next（）调用

#生成器一共两种创建方式
#第一种：（x for x in range(5)）
#第二种：yield

生成器函数与普通函数的区别

def foo():
    print("haha")
    return 1
foo()
#haha
print(foo())   #执行函数，并返回返回值
#haha
#1
print(foo)
# <function foo at 0x000000A30D962E18>

def fou():
    print("123")
    yield 2    #只要有yield就是生成器对象

    print("456")
    yield 4

fou()
#      #空表示没有执行fou（）函数
print(fou())   #不执行函数，不返回函数返回值
# <generator object fou at 0x00000092754D2A40>
print(fou)
# <function fou at 0x000000A823DBD158>

#fou（）是一个生成器对象
#有一个yield就只有一道菜，有多个yield就有多道菜

next(fou())   #执行fou()生成器对象
#123
next(fou())

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10.2生成器

原文：http://blog.51cto.com/10777193/2092999