生成器（generator）生成器：

生成器：

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。

什么是生成器？

一边循环一边计算的机制就是生成器

生成起的本质就是迭代器

生成器包括两种：生成器函数和生成器表达式

生成器函数：

一个包含yield关键字的函数就是生成器函数。yield不能和return共用，并且yield只能用在函数内
yield和return相同的是可以返回值，不同的是yield不会结束函数

def text():
    for i in range(5):
        yield i
t = text()
print(t)#<generator object text at 0x00000000039A0480>
#得到的是生成器对象，并没有执行生成器中的函数体

#这两种方法都可以获取值，不过每打印一次只会获得一个值，如果超出界限会报错   
print(next(t))
#0
print(t.__next__())
#1

#使用for循环遍历，可以从前往后逐个生成
for i in t:
	print(i)
0
1
2
3
4

send()：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个yield的位置 传递一个数据

注意：
1.第一次使用生成器的时候需要使用next获取下一个值
2.最后一个yield不能接受外部来的值

def text():
    print('a')
    count = yield 1
    print('---->',count)
    print('b')
    yield 2
t = text()
print(next(t))#打印a和1
g = t.send('123')#原本应该会打印b和2但send会把123传递给yield1，所以会打印出123和b
print(g)#打印2，相当于第三次next取值
#原本两次next取值就可以，但由于send会给上一个yield传递数据，就相当于需要获取两次yield1

生成器表达式：

将列表推导式的 [] 改成 () 即可

g = (i for i in range(5))
print(g)
#<generator object <genexpr> at 0x00000000038CBD68>
for i in g:
    print(i)
0
1
2
3
4

最后

以上就是狂野盼望为你收集整理的生成器（generator）生成器：的全部内容，希望文章能够帮你解决生成器（generator）生成器：所遇到的程序开发问题。

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