生成器的创建方式

根据程序设计者制定的规则循环生成数据，当条件不成立时则生成数据结束

数据不是一次性全部生成出来，而是使用一个，再生成一个，可以节约大量的内存。

创建生成器的方式

① 生成器推导式

② yield 关键字

☆ 生成器推导式

与列表推导式类似，只不过生成器推导式使用小括号。

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# 创建生成器
my_generator = (i * 2 for i in range(5))
print(my_generator)
# next获取生成器下一个值
# value = next(my_generator)
# print(value)
# 遍历生成器
for value in my_generator:
    print(value)

生成器相关函数：

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next 函数获取生成器中的下一个值
for  循环遍历生成器中的每一个值

yield生成器

yield 关键字生成器的特征：在def函数中具有yield关键字

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def generator(n):
    for i in range(n):
        print('开始生成...')
        yield i
        print('完成一次...')
g = generator(5)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))                ----->    正常
print(next(g))              ----->    报错
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/cndws/PycharmProjects/pythonProject/demo.py", line 14, in <module>
    print(next(g))
StopIteration
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def generator(n):
    for i in range(n):
        print('开始生成...')
        yield i
        print('完成一次...')
g = generator(5)
for i in g:
    print(i)
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def generator(n):
    for i in range(n):
        print('开始生成...')
        yield i
        print('完成一次...')
g = generator(5)
while True:
    try:
        print(next(g))
    except StopIteration:
        break

注意点：

  • ① 代码执行到 yield 会 暂停 ，然后把结果返回出去，下次启动生成器会在暂停的位置继续往下执行
  • ② 生成器如果把数据生成完成，再次获取生成器中的下一个数据会抛出一个 StopIteration 异常 ，表示停止迭代异常
  • ③ while 循环内部没有处理异常操作，需要手动添加处理异常操作
  • ④ for 循环内部自动处理了停止迭代异常，使用起来更加方便， 推荐使用 。

yield关键字和return关键字

如果不太好理解yield，可以先把yield当作return的同胞兄弟来看，他们都在函数中使用，并履行着返回某种结果的职责。

这两者的区别是：

有return的函数直接返回所有结果，程序终止不再运行，并销毁局部变量；

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def example():
    x = 1
    return x
example = example()
print(example)

而有yield的函数则返回一个可迭代的 generator（生成器）对象，你可以使用for循环或者调用next()方法遍历生成器对象来提取结果。

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def example():
    x = 1
    y = 10
    while x < y:
        yield x
        x += 1
example = example()
print(example)