生成器（Generator）是一种在编程领域中常见且强大的概念，它与普通函数在迭代过程中存在着显著的区别。在本篇博客中，我们将深入探讨生成器的概念、原理和与普通函数的区别，并通过代码示例来进一步加深对生成器的理解。
当我们深入了解JavaScript时，我们发现它是一门不断演进的语言，在其ES6（ECMAScript 2015）版本中引入了一项强大的功能：生成器。尽管一开始它们可能显得令人生畏，但生成器是处理异步操作和创建自定义可迭代序列的无价工具。让我们揭开JavaScript生成器背后的神秘面纱。
上一次输出的结果为下一次输入的初始值，重复的过程称为迭代,每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果是下一次迭代的初始值
迭代器和生成器可能对于一些人来说知道是什么东东，但是并没有比较深入的了解，那么今天，就跟随我来了解一下这两者的概念，关系及优点，我将使用python中的迭代器和生成器作为演示，如果你不懂python没关系，明白了概念，剩下的就只是编程语言的差异了！这一点很关键，再啰嗦一句，不要为了编程而编程，也要明白一些概念性的东西，编程语言只是工具！
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翻译：你逗比 segmentfault.com/a/1190000011330511 这篇文章是对 500 Lines or Less 一书中高效爬虫一章的部分翻译，原文：How Python Generators Work。建议结合《流畅的 Python》食用。 在掌握 Python 生成器之前，你必须了解常规 Python 函数的工作原理。通常，当一个 Python 函数调用子程序（subroutine）时，这个子程序将一直持有控制权，只有当子程序结束（返回或者抛出异常）后，控制权才还给调用者： >>
在 Python 中，协程（Coroutine）是一种轻量级的并发编程方式，可以通过协作式多任务来实现高效的并发执行。协程是一种特殊的生成器函数，通过使用 yield 关键字来挂起函数的执行，并保存当前的执行状态。协程的执行可以通过 send 方法来恢复，并在下一次挂起时返回一个值。
生成器 函数体内有yield选项的就是生成器，生成器的本质是迭代器，由于函数结构和生成器结构类似，可以通过调用来判断是函数还是生成器，如下：
导语： PEP（Python增强提案）几乎是 Python 社区中最重要的文档，它们提供了公告信息、指导流程、新功能的设计及使用说明等内容。对于学习者来说，PEP 是非常值得一读的第一手材料，学习中遇到的大部分难题，都能在 PEP 中找到答案或者解决思路。
PEP原文 ： https://www.python.org/dev/peps/pep-0342/
第一个print(next(g))打印的 0，就是生成器生成的元素。第二个print(next(g))打印的 1 也是生成器生成的元素，None 是print(j)打印的j。
generator（生成器）是ES6标准引入的新的数据类型。一个generator看上去像一个函数，但可以返回多次。
在Python编程语言中，迭代器和生成器是非常重要的概念。它们都提供了一种有效的方式来处理序列化的数据，但它们之间有一些区别。本文将详细介绍Python中迭代器和生成器的区别，并解释生成器的原理。我们将通过代码示例和详细的解释来帮助读者理解这些概念。
每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。例如：循环获取容器中的元素。
里面的一个时间段内说明非常重要,这里假设这个时间段是一秒,所以本文指的并发是指服务器在一秒中处理的请求数量,即rps,那么rps高,本文就认为高并发.
1.__ foo 、foo_ 和 __foo__ 三者之间的区别是什么？ __foo表示私有属性、_foo表示受保护的属性、__foo__表示Python自带的属性
协程（coroutine）通常又称之为微线程或纤程，它是相互协作的一组子程序（函数）。所谓相互协作指的是在执行函数A时，可以随时中断去执行函数B，然后又中断继续执行函数A。注意，这一过程并不是函数调用（因为没有调用语句），整个过程看似像多线程，然而协程只有一个线程执行。协程通过yield关键字和 send()操作来转移执行权，协程之间不是调用者与被调用者的关系。
今天介绍下协程的概念，文末会对整篇做一个总结，了解总结的几点，也就大致理解了协程的用法。
在 Python 中，else 语句不仅能跟 if 语句搭，构成“要么怎样，要么不怎样”的语境；Ta 还能跟循环语句（for 语句或者 while 语句），构成“干完了能怎样，干不完就别想怎样”的语境；其实 else 语句还能够跟我们刚刚讲的异常处理进行搭配，构成“没有问题，那就干吧”的语境。
在python（本文python环境为python2.7）中，使用yield关键字的函数被称为generator（生成器）。故为了了解yield，必然先要了解generator，而了解generator之前，我们先要了解一下迭代。
今天要分享的内容是Python的生成器、迭代器与yield语句。主要包括什么是生成器，如何定义一个生成器，如何调用生成器包含的元素。迭代器也是一样的，最后介绍yield语句，以及它和生成器有什么关系，这是本文的重点。 [* ! *] 理解本文需要一定的基础，需要了解Python列表的定义，基本操作，字典，元组，字符串的概念。Python中for循环的语法结构，以及需要知道 if __name__ =="__main__": 的作用是什么？ 1. 迭代 首先来看一下迭代的定义： 如果给定一个列表list或元组
使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快；另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。
JavaScript的动态领域中，函数是基本构建块，赋予开发者高效组织和执行代码的能力。理解普通函数、箭头函数以及相对较新的生成器函数之间的微妙差异，对于编写整洁、简明和高效的代码至关重要。本文将深入探讨每种函数类型，探索它们的语法、行为和使用场景。
讲到迭代器，就需要区别几个概念：iterable, iterator, itertion, 看着都差不多，其实不然。下面区分一下。
根据编码经验分割线的上下输出都会是 0～9 ，但实际情况是分割线上面输出结果为空下面输出结果为0～9
前一段时间和同事聊到Python技术知识，发现自己对生成器，迭代器傻傻分不清楚，于是乎查文档，找资料，有了此文。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_hir_typeck/src/generator_interior/drop_ranges/record_consumed_borrow.rs文件的作用是进行异常处理和记录借用关系。
当我们需要处理一个大量的数据集合时，一次性将其全部读入内存并处理可能会导致内存溢出。此时，我们可以采用迭代器Iterator和生成器Generator的方法，逐个地处理数据，从而避免内存溢出的问题。
在 Python 中，可迭代对象（Iterable）、迭代器（Iterator）和生成器（Generator）是处理数据集合和处理大数据时常用的概念和工具。
我们都知道Promise 能很好地解决回调地狱的问题，但是这种方式充满了 Promise 的 then() 方法，如果处理流程比较复杂的话，那么整段代码将充斥着 then，语义化不明显，代码不能很好地表示执行流程，使用 promise.then 也是相当复杂，虽然整个请求流程已经线性化了，但是代码里面包含了大量的 then 函数，使得代码依然不是太容易阅读。基于这个原因，ES7 引入了 async/await，这是 JavaScript 异步编程的一个重大改进，提供了在不阻塞主线程的情况下使用同步代码实现异步访问资源的能力，并且使得代码逻辑更加清晰。
yield指令，可以暂停一个函数并返回中间结果。使用该指令的函数将保存执行环境，并且在必要时恢复。 生成器比迭代器更加强大也更加复杂，需要花点功夫好好理解贯通。 看下面一段代码： [python] view plain copy def gen(): for x in xrange(4): tmp = yield x if tmp == 'hello': print 'world' else: print str(tmp)
有多少人和我一样仍然在周末痛苦的加班工作中？哈哈哈，快来慢慢的读一下这篇文章，一起慢慢的摸鱼吧！
为了精通 yield ,你必须要理解：当你调用这个函数的时候，函数内部的代码并不立马执行 ，这个函数只是返回一个生成器对象，这有点蹊跷不是吗。
在Python中，迭代器是用于遍历集合中的元素的对象。它实现了两个方法：__iter__() 和 __next__()。让我们通过一个简单的例子来理解迭代器的概念：
由若干语句组成的语句块，函数名称，参数列表构成，它是组织代码的最小单元，完成一定功能。
一、函数基础 函数可以计算出一个返回值。作用：最大化代码重用，最小化代码冗余，流程的分解 1、函数相关的语句和表达式 语句 例子 Calls myfunc(‘diege','eggs',meat=lit) #使用函数 def,return,yield def adder(a,b=1,*c): return a+b+c[0] global changer(): global x;x='new' lambda Funcs=[lambad x:x**2,lambad x:x*3] 2、编写函数 def是可执行的代码，实时执行的，Python中所有语句都是实时执行的，if,while，def可嵌套,可以出现在任何地方，但往往包含在模块文件中， 并早模块导入时运行，函数还可以通过嵌套到if语句中去实现不同的函数定义。 def创建了一个对象并将其赋值给某一个变量名。 return将一个结果对象发送给调用者。 函数是通过赋值（对象引用)传递的。
列表（list）：内置类型，可变（或不可哈希），其中可以包含任意类型的数据，支持使用下标和切片访问其中的某个或某些元素，常用方法有append()、insert()、remove()、pop()、sort()、reverse()、count()、index()，支持运算符+、+=、*、*=。可以使用[]直接定义列表，也可以使用list()把其他类型的可迭代对象转换为列表，列表推导式也可以用来创建列表，若干标准库函数、内置类型方法以及扩展库函数或方法也会返回列表。列表不能作为字典的“键”，也不能作为集合的元素
yield指令，可以暂停一个函数并返回中间结果。使用该指令的函数将保存执行环境，并且在必要时恢复。 生成器比迭代器更加强大也更加复杂，需要花点功夫好好理解贯通。 看下面一段代码： 只要函数中包含yie
我正打算写写 Python 的生成器，然而查资料时发现，引入生成器的 PEP 没人翻译过，因此就花了点时间翻译出来。如果在阅读时，你有读不懂的地方，不用怀疑，极有可能是我译得不到位。若出现这种情况，我建议你直接阅读原文，最好也能将错误处告知于我，以便做出修改。
初学者在日常提升Python基本功的时候，可能会被Python的迭代器和生成器搞晕，之前在学习和使用时，本来for in 循环体和enumerate函数用的飞起，觉得自己已经彻底了解了Python的迭代特性，但接触了迭代器和生成器后，突然感觉懵逼，大概率会被可迭代、迭代器、生成器等概念搞的不知所向，本文就是结合日常项目应用，对Python的迭代概念进行系统性的全面解析，包括其底层实现原理，还有一些常见的应用，希望能帮助更多人，同时也算作给自己梳理思路。
生成器的学习并不涉及魔法方法，甚至它巧妙地避开了类和对象，仅通过普通地函数就可以实现了。
在上周三和本周三的测试运维试听课中，我们学习了如何写出高效玩转Python编程，让我们一起来复习一下吧。
加入我们想要生成一个list，它的内容是从1到8的整数，我们可以用list(range(1:9))来进行生成：
Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？ Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。 Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？ Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？ Q-5：Python 中可用的内置类型有哪些？ Q-6：如何在 Python 应用程序中查找错误或执行静态分析？ Q-7：什么时候使用 Python 装饰器？ Q-8：列表和元组的主要区别是什么？ Q-9：Python 如何处理内存管理？ Q-10：lambda 和 def 之间的主要区别是什么？ Q-11：使用 python reg 表达式模块“re”编写一个 reg 表达式来验证电子邮件 ID？ Q-12：你认为以下代码片段的输出是什么？代码中有错误吗？ Q-13：Python 中有 switch 或 case 语句吗？如果不是，那么相同的原因是什么？ Q-14：Python 用来迭代数字序列的内置函数是什么？ Q-15：Python 的 try-except 块中可能有哪些可选语句？ Q-16：Python 中的字符串是什么？ Q-17：Python 中的切片是什么？ Q-18：Python 中的 %s 是什么？ Q-19：字符串在 Python 中是不可变的还是可变的？ Q-20：Python 中的索引是什么？ Q-21：Python 中的文档字符串是什么？ Q-22：Python 编程中的函数是什么？ Q-23：Python 中有多少基本类型的函数？ Q-24：我们如何用 Python 编写函数？ Q-25：Python 中的函数调用或可调用对象是什么？ Q-26：Python 中的 return 关键字是做什么用的？ Q-27：Python 中的“按值调用”是什么？ Q-28：Python 中的“按引用调用”是什么？ Q-29：trunc() 函数的返回值是多少？ Q-30：Python 函数必须返回一个值吗？ Q-31：Python 中的 continue 有什么作用？ Q-32：Python 中 id() 函数的用途是什么？ Q-33：*args 在 Python 中有什么作用？ Q-34：**kwargs 在 Python 中做什么？ Q-35：Python 有 Main() 方法吗？ Q-36： __ Name __ 在 Python 中有什么作用？ Q-37：Python 中“end”的目的是什么？ Q-38：什么时候应该在 Python 中使用“break”？ Q-39：Python 中的 pass 和 continue 有什么区别？ Q-40：len() 函数在 Python 中有什么作用？ Q-41：chr() 函数在 Python 中有什么作用？ Q-42：ord() 函数在 Python 中有什么作用？ Q-43：Python 中的 Rstrip() 是什么？ Q-44：Python 中的空格是什么？ Q-45：Python 中的 isalpha() 是什么？ Q-46：你如何在 Python 中使用 split() 函数？ Q-47：Python 中的 join 方法有什么作用？ Q-48：Title() 方法在 Python 中有什么作用？ Q-49：是什么让 CPython 与 Python 不同？ Q-50：哪个包是最快的 Python 形式？ Q-51：Python 语言中的 GIL 是什么？ Q-52：Python 如何实现线程安全？ Q-53：Python 如何管理内存？ Q-54：Python 中的元组是什么？ Q-55：Python 编程中的字典是什么？ Q-56：Python 中的 set 对象是什么？ Q-57：字典在 Python 中有什么用？ Q-58：Python 列表是链表吗？ Q-59：Python 中的 Class 是什么？ Q-60：Python 类中的属性和方法是什么？ Q-61：如何在运行时为 Class 属性赋值？ Q-62：Python 编程中的继承是什么？ Q-63：Python 中的组合是什么？ Q-64：Python 程序中的错误和异常是什么？ Q-65：你如何在 Python 中使用 Try/Except/Finally 处理异常？ Q-66：你如何为 Python 中的预定义条件引发异常？ Q-67：什么是 Python 迭代器？ Q-68：Iterator 和 Iterable 有什么区别？ Q-69：什么是 Python 生成器？ Q-70：Python 中的闭包是什么？ Q-71：Python 中的装
迭代对于数据处理是基础的：程序将计算应用于数据系列，从像素到核苷酸。如果数据不适合内存，我们需要惰性地获取项目——一次一个，并按需获取。这就是迭代器的作用。本章展示了迭代器设计模式是如何内置到 Python 语言中的，因此您永远不需要手动编写它。
函数体就是在调用函数时所执行的一系列语句。调用函数的方法是在函数名称后面加上参数。参数的顺序必须与函数定义匹配，否则会引发TypeError异常。可以为函数的参数设置默认值，例如：
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