什么是生成器?
通過列表生成式，我們可以直接創(chuàng)建一個列表。但是，受到內(nèi)存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創(chuàng)建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那后面絕大多數(shù)元素占用的空間都白白浪費了。所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環(huán)的過程中不斷推算出后續(xù)的元素呢？這樣就不必創(chuàng)建完整的list，從而節(jié)省大量的空間。在Python中，這種一邊循環(huán)一邊計算的機制，稱為生成器：generator。
帶有 yield 的函數(shù)在 Python 中被稱之為 generator（生成器），幾個例子說明下（還是用生成斐波那契數(shù)列說明）
生成器（yield）既可以保持代碼的簡潔性，又可以保持代碼的效果
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
執(zhí)行
>>> for n in fab(5):
print n
1
1
2
3
5
簡單地講，yield 的作用就是把一個函數(shù)變成一個 generator，帶有 yield 的函數(shù)不再是一個普通函數(shù)，Python 解釋器會將其視為一個 generator，調(diào)用 fab(5) 不會執(zhí)行 fab 函數(shù)，而是返回一個 iterable 對象！在 for 循環(huán)執(zhí)行時，每次循環(huán)都會執(zhí)行 fab 函數(shù)內(nèi)部的代碼，執(zhí)行到 yield b 時，fab 函數(shù)就返回一個迭代值，下次迭代時，代碼從 yield b 的下一條語句繼續(xù)執(zhí)行，而函數(shù)的本地變量看起來和上次中斷執(zhí)行前是完全一樣的，于是函數(shù)繼續(xù)執(zhí)行，直到再次遇到 yield?？雌饋砭秃孟褚粋€函數(shù)在正常執(zhí)行的過程中被 yield 中斷了數(shù)次，每次中斷都會通過 yield 返回當(dāng)前的迭代值。
也可以手動調(diào)用 fab(5) 的 next() 方法（因為 fab(5) 是一個 generator 對象，該對象具有 next() 方法），這樣我們就可以更清楚地看到 fab 的執(zhí)行流程：
>>> f = fab(3)
>>> f.next()
1
>>> f.next()
1
>>> f.next()
2
>>> f.next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#62>", line 1, in <module>
f.next()
StopIteration
return作用
在一個生成器中，如果沒有return，則默認執(zhí)行到函數(shù)完畢；如果遇到return,如果在執(zhí)行過程中 return，則直接拋出 StopIteration 終止迭代。例如
>>> s = fab(5)
>>> s.next()
1
>>> s.next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#66>", line 1, in <module>
s.next()
StopIteration
文件讀取
def read_file(fpath):
BLOCK_SIZE = 1024
with open(fpath, 'rb') as f:
while True:
block = f.read(BLOCK_SIZE)
if block:
yield block
else:
return
如果直接對文件對象調(diào)用 read() 方法，會導(dǎo)致不可預(yù)測的內(nèi)存占用。好的方法是利用固定長度的緩沖區(qū)來不斷讀取文件內(nèi)容。通過 yield，我們不再需要編寫讀文件的迭代類，就可以輕松實現(xiàn)文件讀取。
send
例子：執(zhí)行到y(tǒng)ield時，gen函數(shù)作用暫時保存，返回i的值;temp接收下次c.send("python")，send發(fā)送過來的值，c.next()等價c.send(None)
def gen():
i = 0
while i<5:
temp = yield i
print(temp)
i+=1
使用send
f = gen()
f.__next__()
0
f.send('haha')
haha
1
f.__next__()
None
2
f.send('haha')
haha
3
實現(xiàn)多任務(wù)
def test1():
while True:
print("--1--")
yield None
def test2():
while True:
print("--2--")
yield None
t1 = test1()
t2 = test2()
while True:
t1.__next__()
t2.__next__()
總結(jié):
生成器是這樣一個函數(shù)，它記住上一次返回時在函數(shù)體中的位置。對生成器函數(shù)的第二次（或第 n 次）調(diào)用跳轉(zhuǎn)至該函數(shù)中間，而上次調(diào)用的所有局部變量都保持不變。
生成器不僅“記住”了它數(shù)據(jù)狀態(tài)；生成器還“記住”了它在流控制構(gòu)造（在命令式編程中，這種構(gòu)造不只是數(shù)據(jù)值）中的位置。
生成器的特點：
- 節(jié)約內(nèi)存
- 迭代到下一次的調(diào)用時，所使用的參數(shù)都是第一次所保留下的，即是說，在整個所有函數(shù)調(diào)用的參數(shù)都是第一次所調(diào)用時保留的，而不是新創(chuàng)建的
