Python_生成器generator
生成器generator
生成器指的是生成器对象，可以由生成器表达式得到，也可以使用yield关键字得到一个生成器函数，
调用这个函数得到一个生成器对象
生成器函数
函数体中包含yield语句的函数，返回生成器对象
生成器对象，是一个可迭代对象，是一个迭代器
生成器对象，是延迟计算、惰性求值的
def inc():
for i in range(5):
yield i
print(type(inc))
print(type(inc()))
x = inc()
print(type(x))
print(next(x))
for m in x:
print(m, '*')
for m in x:
print(m, '**')普通的函数调用fn()，函数会立即执行完毕，但是生成器函数可以使用next函数多次执行
生成器函数等价于生成器表达式，只不过生成器函数可以更加复杂
def gen():
print("line 1")
yield 1
print("line 2")
yield 2
print("line 3")
yield 3
next(gen())
next(gen())
g =gen()
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g, 'End'))
print(next(g, 'End'))总结：
包含yield语句的生成器函数生成 生成器对象 的时候，生成器函数的函数体不会立即执行；
next(generator)会从函数的当前位置向后执行到之后碰到的第一个yield语句，会弹出值，并暂停函数执行；
再次调用next函数，和上一条一样的处理过程；
没有多余的yield语句能被执行，继续调用next函数，会抛出StopIteration异常。
生成器应用
无限循环
def counter():
i = 0
while True:
i += 1
yield i
def inc(c):
return next(c)
c = counter()
print(inc(c))
print(inc(c))计数器：
def inc():
def counter():
i = 0
while True:
i += 1
yield i
c = counter()
return lambda : next(c)
foo = inc()
print(foo())
print(foo())处理递归问题：
def fib():
x = 0
y = 1
while True:
yield y
x, y = y, x+y
foo = fib()
for _ in range(5):
print(next(foo))
for _ in range(100):
next(foo)
print(next(foo))协程coroutine:
生成器的高级用法；
比进程、线程轻量级；
是在用户空间调试函数的一种实现；
python3 asyncio就是协程实现，已经加入到标准库；
python 3.5 使用async、await关键字直接原生支持协程；
协程调试器实现思路：
有2个生成器A、B
next(A)后，A执行到了yield语句暂停，然后去执行next(B)，B执行到yield语句也暂停，
然后再次调用next(A),再调用next(B)，周而复始，就实现了调试的效果；
可以引入调试的策略来实现切换的方式；
协程是一种非抢占式调试；
yield from
yield from是python3.3出现的新的语法；
yield from iterable 是 for item in iterable: yield item 形式的语法糖；
def inc():
for x in range(10):
yield x
foo = inc()
print(next(foo))
print(next(foo))等价于下面的代码
def inc():
yield from range(10)
foo = inc()
print(next(foo))
print(next(foo))还可以 从可迭代对象中一个个拿元素
def counter(n):
for x in range(n):
yield x
def inc(n):
yield from counter(n)
foo = inc(10)
print(next(foo))
print(next(foo))腾讯云开发者
