什么是生成器？
可以理解為一種數據類型，這種數據自動實現了迭代器協議（其他數據類型需要調用自己內置的
_iter_
方法），所以生成器就是可迭代對象
python提供生成器的兩種表現形式：
1.生成器函數：
常規函數的定義，但是，使用
yield
語句而不是
return
語句返回結果。
yield
語句一次返回一個結果，在每個結果中間，掛起函數的狀態，以便下次從它離開的地方繼續執行。**函數里有yiled，執行函數就是一個生成器，不管yield位置在哪。采集函數創建生成器時，如果函數中含有return，則不會通過return得到任憑結果，return中止當前生成器，如果執行next()會報錯。**簡單示例如下：
def
test
(
)
:
global
callback
callback
=
yield
2
print
(
callback
)
callback2
=
yield
1
print
(
callback2
)
yield
3
g
=
test
(
)
print
(
g
)
print
(
g
.
__next__
(
)
)
print
(
g
.
send
(
"這是傳到生成器里面的值"
)
)
print
(
g
.
send
(
"這是傳到生成器2里面的值"
)
)
結果：
<
generator
object
test at
0x000000000260A5C8
>
2
這是傳到生成器里面的值
1
這是傳到生成器
2
里面的值
3
return的問題上面說過，就不實例了
這里說下next和send：
首先：要執行send之前，必須要先至少執行一個next
兩者效果大體相同，只是send在執行是可以給生成器里的當前執行到的yield（這也是為什么要先next，不然生成器函數沒開始執行，沒到yield）一個返回值。
2.生成器表達式：
類似于列表推導，但是生成器返回按需要產生的一個對象，而不是一次構建一個結果列表
補充一個列表解析
"SB" if name=="alex" else "shuaige"
用法：
name="alex"
res="SB" if name=="alex" else "shuaige"
print(res)
name="yueshouhu"
res="SB" if name=="alex" else "shuaige"
print(res)
結果是：
SB
shuaige
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
number_list=[ i for i in range(10)]
print(number_list)
傳統代碼
number_list=[]
for i in range(10):
number_list.append(i)
print(number_list）
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
列表解析：
number_list=[ i for i in range(10) if i>5]
print(number_list)
[6, 7, 8, 9]
用列表解析的好處是相較于傳統代碼更便利，但是列表解析是直接生成一個完整列表放到內存中，很占內存，并且影響運行效率。
如執行
number_list=[ i for i in range(10000000000000000000000000000)]
，電腦將會直接卡死，只能重啟，故需要使用生成器表達式
生成器表達式
number_list=(i for i in range(1000000000000000000))
將原有列表解析的[ ] 改成（）
number_list=(i for i in range(1000000000000000000)if i>10)
print(number_list)
print(number_list.__next__())
print(number_list.__next__())
結果:
at 0x00000000026D6468>
11
12
綜上，生成器的好處：
使用生成器對延遲操作提供了支持。所謂延遲操作，是指在需要的時候才產生結果，而不是立即產生所有結果放到內存里。
生成器小結;
1.是可迭代對象
2.實現了延遲操作，省內存
3.生成器和其他數據類型本質一樣，都是實現了迭代器協議，只不過生成器附加了一個延遲計算省內存的好處，其他的可迭代對象可沒有這點好處
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