生成器,只要含有yield关键字的函数都是生成器函数,但yield不能和return共用且须要写在函数内。函数
生成器,是返回一个迭代器的函数,说白了生成器也是迭代器。学习
一、只要含有yield关键字的函数都是生成器函数。spa
def generator(): print(1) yield 'a' ret = generator() #生成器函数 : 执行以后会获得一个生成器做为返回值 print(ret) print(ret.__next__())
二、每 yield 一次会保留当前全部的运行信息,返回对应的 yield 值,也至关于可一个一个取值了(和迭代器差很少)3d
# 也是可一个一个取值,yield 一次就取一次 def generator(): yield 'a' yield 'b' yield 'c' g = generator() # 获得生成器做为返回值 ret = g.__next__() print(ret) ret = g.__next__() print(ret) ret = g.__next__() print(ret)
三、比如如:前面的例子,我要50个数字,你一会儿 list 给我全放内存里占用就会比另 range(0,50)的多。code
50个数字可能还好,当你不是这种类型数据的时候我担忧会不会把内存搞爆?因此生成器是个好东西。blog
# 对比一下 print(range(50)) print(list(range(50)))
控制台输出: range(0, 50) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]
四、实例:内存
200万个数字中任意取值,但不可能一会儿放200万个数字到内存里。(其实也能够的,你试试吧!)generator
# 来 200万 个数字 def func(): for i in range(2000000): yield '200万个数字:%s' % i g = func() # 取50个 count = 0 for i in g: count += 1 if count > 50: break print(i) # 我只喜欢第100个 for i in g: count += 1 if count > 100: print('我只喜欢:', i) break print(g.__next__()) # +1 print(g.__next__()) # +1 print(g.__next__()) # +1 = 103
一、yield from:class
yield from (a, b):第一次返回值a,第二次返回值b进阶
def func(): a = '123456' b = 99999 yield from (a, b) g = func() print(g.__next__()) print(g.__next__())
二、send:
①send 获取基本和 next 方法一致
②send 只是在获取下一个值的时候,给上一个值传一个实参
③使用send注意事项:
def func(): print(1) qq = yield 11 print(qq) print(2) gg = yield 22 res = True print(res, gg) yield g = func() print(g.__next__()) print(g.send('send====')) print(g.send('send222====')) # send 获取基本和 next 方法一致 # send 只是在获取下一个值的时候,给上一个值传一个实参 # 使用send注意事项: # 第一次 yield 必须用 next # 最后一个 yield 不能接受外部的值,既不能用 send
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