只要含有yield关键字的函数都是生成器函数
yield不能和return共用且需要写在函数内
生成器函数 ： 执行之后会得到一个生成器作为返回值
def generator(): print(1) yield ‘a‘ ret = generator() print(ret) print(ret.__next__())
send 获取下一个值的效果和next基本一致
只是在获取下一个值的时候，给上一yield的位置传递一个数据
使用send的注意事项
第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值
最后一个yield不能接受外部的值
预激生成器的装饰器
def init(func): #装饰器 def inner(*args,**kwargs): g = func(*args,**kwargs) #g = average() g.__next__() return g return inner @init def average(): sum = 0 count = 0 avg = 0 while True: num = yield avg sum += num # 10 count += 1 # 1 avg = sum/count avg_g = average() #===> inner ret = avg_g.send(10) print(ret) ret = avg_g.send(20) print(ret)
获取移动平均值
10 20 30 10
10 15 20 17.5
avg = sum/count def average(): sum = 0 count = 0 avg = 0 while True: num = yield avg sum += num # 10 count += 1 # 1 avg = sum/count avg_g = average() avg_g.__next__() avg1 = avg_g.send(10) avg1 = avg_g.send(20) print(avg1)
send
send的作用范围和next一模一样
第一次不能用send
函数中的最后一个yield不能接受新的值
生成器表达式：
返回的值不一样 === 几乎不占用内存
egg_list=[‘鸡蛋%s‘%i for i in range(10)] #列表推导式 print(egg_list) egg_list = [] for i in range(10): egg_list.append(‘鸡蛋%s‘%i) print(egg_list) print([i*i for i in range(10)]) #生成器表达式 g = (i for i in range(10)) print(g) for i in g: print(i)
原文：https://www.cnblogs.com/qi1113/p/12353120.html