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什么是生成器
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。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator.
创建生成器方法
要创建一个生成器，有很多种方法。
第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 （ ）
L = [ x*2 for x in range（5）]
print（L）
结果
[0, 2, 4, 6, 8]
将[]改成（）
G = （ x*2 for x in range（5））
结果
<generator object <genexpr> at 0x7f626c132db0>
第二种方法
def fib（times）：
n = 0
while n<times:
yield n
n += 1
for i in fib（10）：
print（i）
结果：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
总结
生成器是这样一个函数，它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。
生成器不仅“记住”了它数据状态；生成器还“记住”了它在流控制构造（在命令式编程中，这种构造不只是数据值）中的位置。
生成器的特点：
节约内存
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。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator.
创建生成器方法
要创建一个生成器，有很多种方法。
第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 （ ）
L = [ x*2 for x in range（5）]
print（L）
结果
[0, 2, 4, 6, 8]
将[]改成（）
G = （ x*2 for x in range（5））
结果
<generator object <genexpr> at 0x7f626c132db0>
怎么打印出生成器的每一个元素呢？如果要一个一个打印出来，可以通过 next（） 函数获得生成器的下一个返回值
第二种方法
def fib（times）：
n = 0
while n<times:
yield n
n += 1
for i in fib（10）：
print（i）
结果：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
总结
生成器是这样一个函数，它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。
生成器不仅“记住”了它数据状态；生成器还“记住”了它在流控制构造（在命令式编程中，这种构造不只是数据值）中的位置。
生成器的特点：
节约内存
迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的，即是说，在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的，而不是新创建的
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2018-08-28
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