干货！python入门基础之生成器与yield详解

本文从以下三个方面介绍：

生成器概念

生成器用法

使用生成器的好处（作用)

一、生成器概念：

Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓延迟操作，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产生结果。主要有两种结构可以延迟结果创建。生成器函数和生成器表达式。

生成器函数：和其他函数编写方式相同，但是使用yield语句一次返回一个结果，在每个结果之间挂起当前状态，下次调用的时候会从当前状态继续。例如：

我们发现它在for循环中输出的值是接上一条语句调用之后的。

生成器表达式：类似于列表解析，不同的是它返回的是一个可迭代对象而不是一个列表。

例如：

注意：生成器是一个对象，我们用的是（）而不是【】。用【】就等于创建一个列表。

一句话总结，任何使用了yield的函数就是生成器，生成器就是一个返回迭代器的函数，或者说生成器就是一个迭代器。

二、总结yield

1.和return相似，返回值。

2.暂停迭代,直到调用下一个next()方法。

3.调用的时候返回生成器对象。

三、生成器的用法：

1、close()方法

close()方法就是关闭生成器。生成器被关闭后，再次调用next()方法，不管能否遇到yield关键字，都会立即抛出StopIteration异常。

2、send()方法

这是我认为生成器最重要的功能，我们可以通过send()方法，向生成器内部传递参数。我们来看个例子：

我们第一次传进去的值将value赋值为5，第一次调用x输出值为0，然后我们将参数传进去，改变了value的值，再次输出就是我们传入的值了。简单的说，send()就是next()的功能，加上传值给yield。

3、throw()方法

除了向生成器函数内部传递参数，我们还可以传递异常。还是先看例子：

我们传入了valueError的异常，成功触发了except中的异常。

4、用yield实现斐波那契数列：

四、生成器的好处（作用）？

我们发现生成器和迭代器差不多，但是用生成器有什么好处？

1、节省内存，特别是大量数据的时候。比如我们生成一个列表：mylist = [1, 2, 3]，也可以是mylist = [x**2 for x in range(3)]，但是这样程序运行的时候，列表的数据全部存储在内存中，当数据量特别大的时候，会特别消耗内存。但是，利用生成器我们可以这样gen = (x ** 2 for x in range(4))，生成器只有在用的时候会生成，所以，当我们没有用到这个列表的时候它就不会存在，也不会占内存。

如果有人不信可以试试这这两段代码：

分开运行哦，记得看看内存和cpu占用（里面0尽量多一点）

2、 节省代码，减少代码量同时提高代码可读性。请看下面两个函数，他们实现的功能是相同的，但是利用生成器代码量就会减少。

3、 模拟并发。Python虽然支持多线程，但是由于GIL（全局解释锁，Global Interpreter Lock）的存在，同一个时间，只能有一个线程在运行，所以无法实现真正的并发。这时就出现了协程。复杂解释不说了，简单说协程就是你可以暂停执行的函数"。也就是yield。

Python实现协程最简单的方法，就是使用yield。当一个函数在执行过程中被阻塞时，就用yield挂起，然后执行另一个函数。当阻塞结束后，可以用next()或者send()唤醒。相比多线程，协程的好处是它在一个线程内执行，避免线程之间切换带来的额外开销，而且协程不存在加锁的步骤。

下面是一个生产者与消费者例子：

执行结果

通过执行结果，我们会看到控制台交替打印出生产和消费的结果。消费者consumer()函数是一个生成器函数，每次执行到yield时即挂起，并返回上一次的结果给生产者。生产者producer()接收到生成器的返回，并生成一个新的值，通过send()方法发送给消费者。至此，我们成功实现了一个（伪）并发。

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