关于生成器---（yield）

生成器：是自定义的迭代器（本身用python代码写的迭代器），函数中见到yield的就是生成器

那么yield先后的变量又该怎么理解

看例子一

def counter(name): print('%s ready to count'%name) num_list=[] while True: #这个语句的做用是循环利用yield，这样的话对象就能够无限传值了 #yield前的变量是接收值的
        num=yield '如今的列表是%s'%num_list #yield后面的变量会打印处理
 num_list.append(num) print('%s start to count %s'%(name,num)) e=counter('xincheng') print(e.send(None)) #或者 next(e)
print(e.send('1')) print(e.send('2')) for i in range(3,10): print(e.send(i))

例子一打印结果为：

xincheng ready to count
如今的列表是[]
xincheng start to count 1
如今的列表是['1']
xincheng start to count 2
如今的列表是['1', '2']
xincheng start to count 3
如今的列表是['1', '2', 3]
xincheng start to count 4
如今的列表是['1', '2', 3, 4]
xincheng start to count 5
如今的列表是['1', '2', 3, 4, 5]
xincheng start to count 6
如今的列表是['1', '2', 3, 4, 5, 6]
xincheng start to count 7
如今的列表是['1', '2', 3, 4, 5, 6, 7]
xincheng start to count 8
如今的列表是['1', '2', 3, 4, 5, 6, 7, 8]
xincheng start to count 9
如今的列表是['1', '2', 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

例子一结果

 例子二：

def counter(name): print('%s ready to count'%name) num_list=[] while True: num=yield num_list,'hehe' #yield后面的变量会答应处理，多个用，隔开，结果就会放入一个元组中
 num_list.append(num) print('%s start to count %s'%(name,num)) #yield后面的语句通常为下一个yield的开始
 e=counter('xincheng') next(e) s=e.send('1') #xincheng start to count 1
print(s,type(s)) #(['1'], 'hehe') <class 'tuple'> yield后面的东西是给对象传的值，多个值放在一个元组中

 例子三：yield from 能够从一些地方获取值

def gen1(): for c in 'ab': yield c for i in range(3): yield i print(list(gen1())) def gen2(): yield from 'ab'
    yield from range(3) print(list(gen2())) #两个print的值都为['a', 'b', 0, 1, 2]

 面试题一

def demo(): for i in range(4): yield i g=demo() g1=(i for i in g) g2=(i for i in g1) print(list(g1))  #[0, 1, 2, 3]
print(list(g2))  #[]

#g是第一个生成器，g1取得值来自于g,g2取值来自于g1，归根到底仍是g，list是可迭代对象，将g1赋予list得方法，实际上是从g中取值，并且取完了，g2天然就是空值了

请看下面得变体

def demo():
    for i in range(4):
        yield i

g=demo()
g1=(i for i in g)
g2=(i for i in g1)
print(next(g)) # 0
print(next(g1)) # 1
print(next(g2)) # 2

 面试题二：

def add(n,i): return n+i def test(): for i in range(4): yield i g=test() for n in [1,10]: g=(add(n,i) for i in g) print(list(g)) #此例子的for循环中有两个元素，其结果为 [20, 21, 22, 23]

#若是将for循环下面得表达式换成g=[add(n,i) for i in g] 换成了【】，结果为[11, 12, 13, 14]

#若是将for循环的表达式换成 for n in [1,3,10] 或者 for n in [1,11,10] 都是三个元素，其结果为[30, 31, 32, 33]

#若是是 for n in [1,3,6,7,10,11,100,10]总共8个元素 其结果为[80, 81, 82, 83]

 面试二总结：生成器的特色是惰性机制，也就是说你找它要，它才会给你值

　　在上一题的for循环中，无论你循环多少次，生成器的取值都是列表【】中的最后一个值

　　g在取值前，是一个内存地址，for循环一直改变着g的内存地址，最后是n=10的内存地址

　　for循环一次，g中的值就加一次，每次加的都是n=10的内存地址的值 

　　for循环第一次： 10+0  10+1 10+2 10+3

　　for循环第二次：10+10+0  10+10+1 10+10+2 10+10+3

　　若是有第三次：10*3+0 10*3+1  10*3+2 10*3+3

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