人人都能看懂的「迭代器、生成器」入门指南( 二 ) _知识百科

创建生成器的方法很简单，只需要将列表推导式中的[]换成就行了，例如
mygenerator = (x*x for x in range(3)) for i in mygenerator:...print(i)014但是我们不能多次执行for i in mygenerator，因为生成器只能使用一次！
另外要强调的是「生成器也是特殊的迭代器」因此它拥有上面几节介绍的迭代器的相关性质！
2.2 yield
最后来说说让任何多人头疼的 yield 语法。
用通俗的话去说，可以将它看成return，只不过它返回的是一个生成器，记住在初学时不需要想明白这个yield到底是什么，但务必了解它的运行机制！
下面让我们看一段代码
def f123:...print("第一次运行")...yield 1...print("第二次运行")...yield 2...print("第三次运行")...yield 3 gen = f123 gengenerator object f123 at 0x7fcd301274a0可以看到，如果一个函数，使用yield关键词返回值，那么它就是一个生成器函数(f123) 。
与普通函数不同，生成器函数被调用后，其函数体内的代码并不会立即执行（执行gen = f123后没有打印出任何值），而是返回一个生成器(gen)！
上面说到，生成器也是迭代器，且yield就当作return看，所以下面的代码运行结果是可以轻松猜到的
for item in gen:...print(item)第一次运行1第二次运行2第三次运行3重点来了，如果使用 next(gen) 会发生什么？
next(gen)第一次运行1 next(gen)第二次运行2 next(gen)第三次运行3 next(gen)Traceback (most recent call last)ipython-input-17-6e72e47198db in module---- 1 next(gen)StopIteration: 我们可以看到，每次调用next(gen)都只运行到yield位置停止，下一次运行时从上一次结束的位置开始！并且该生成器的长度取决于函数中yield出现的次数。
在这里想多插一句，虽然我们将yield当成return看，上面的打印出来的1、2、3我们应该将它称为生成值，而不是返回值，这不是某个函数返回的值，而是生成器生成的！希望大家可以再去体会一下！
好了，如果你看明白了上面这个最简单的 yield 函数示例，我们接着看下一个例子，生成器也可以接受参数。
在生成器函数中，如果将 yield 放在左边，就可以使用 send 方法传递参数，注意看下面的案例
def simple_coro2(a):print('- Started: a =', a)b = yield aprint('- Received: b =', b)c = yield a + bprint('- Received: c =', c)gen = simple_gen(14)这里我们依旧是定义了一个生成器函数，思考一下执行next(gen)会发生什么
【人人都能看懂的「迭代器、生成器」入门指南】next(gen)- Started: a = 1414上一个例子说到「每次调用next(gen)都只运行到yield位置停止，下一次运行时从上一次结束的位置开始！」
所以现在并没有执行b = yield a，仅是将左边yield a执行，生成了a并打印 - Started: a = 14 消息，然后产出 a 的值，并且暂停，等待为 b 赋值。之后可以使用gen.send(28)来传递28给b
gen.send(28)- Received: b = 2842依旧是执行到yield a + b结束，并等待等待为 c 赋值。现在如果我们给c赋值会发生什么？
gen.send(99)- Received: c = 99Traceback (most recent call last)ipython-input-51-77455e0ba24f in module---- 1 gen.send(99)StopIteration:可以看到在把数字 99 发给暂停的生成器；计算 yield 表达式，得到 99，然后把那个数绑定给 c 。打印 - Received: c = 99 消息然后终止，导致生成器对象抛出 StopIteration 异常。
现在可以通过下面一张流程图来加深上面案例的过程，可能不太适应这种 = 右边的代码在赋值之前执行并暂停的形式，但是必须要理解，这是掌握 yield 最关键的知识！
好了，以上就是有关 Python 中迭代器、生成器的简单入门讲解！

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