生成器的作用

通過列表⽣成式，我們可以直接建立⼀個列表。但是，受到記憶體限制，列表容量肯定是有限的。⽽且，建立⼀個包含100萬個元素的列表，不僅佔⽤很⼤的儲存空間，如果我們僅僅需要訪問前⾯⼏個元素，那後⾯絕⼤多數元素佔⽤的空間都⽩⽩浪費了。所以，如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必建立完整的list，從⽽節省⼤量的空間。在Python中，這種⼀邊迴圈⼀邊計算的機制，稱為⽣成器：generator。
建立生成器，列表生成式，我們知道，只要將最外一層的中括號，改為小括號。

>>> # python互動式環境
>>> y = [x + 1 for x in range(10) if x % 2 == 0]
>>> y [1, 3, 5, 7, 9]
>>> g = (x + 1 for x in range(10) if x % 2 == 0)
>>> g <generator object <genexpr> at 0x0000020EF13E79C8>
 

建立 y 和 g 的區別僅在於最外層的 [ ] 和 ( ) ， y 是⼀個列表，⽽ g 是⼀個⽣成器。我們可以直接打印出L的每⼀個元素，但我們怎麼打印出g的每⼀個元素呢？如果要⼀個⼀個打印出來，可以通過 next() 函式獲得⽣成器的下⼀個返回值：

>>> next(g)
1
>>> next(g)
3
>>> next(g)
5
>>> next(g)
7
>>> next(g)
9
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#13>", line 1, in <module>
	next(g)
  StopIteration
 

也可以通過迴圈打印出來

>>> g = (x + 1 for x in range(10) if x % 2 == 0)
>>> for i in g:
        print(i)
        ...
1
3
5
7
9

⽣成器儲存的是演算法，每次調⽤ next(g) ，就計算出 g 的下⼀個元素的值，直到計算到最後⼀個元素，沒有更多的元素時，丟擲 StopIteration 的異常。當然，這種不斷調⽤ next() 實在是太繁瑣了，雖然是點一次出現一次，但正確的⽅法是使⽤ for 迴圈，因為⽣成器也是可迭代物件。所以，我們建立了⼀個⽣成器後，基本上永遠不會調⽤next() ，⽽是通過 for 迴圈來迭代它，並且不需要關心StopIteration 異常。所以，我們建立了一個生成器後，基本上不會呼叫 next() ，而是通過 for 迴圈來迭代它，並且不需要關心StopIteration 的錯誤。generator非常強大。如果推算的演算法比較複雜，用類似列表生成式的 for 迴圈無法實現的時候，還可以用函式來實現。比如，著名的斐波拉契數列（Fibonacci），除第一個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得到：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...斐波拉契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函式把它打印出來卻很容易：
程式碼如下:

def fib_a(times):
    # 初始化
    n = 0
    a, b = 0, 1
    while n < times:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n += 1
    return 'done'

z = fib_a(5)
print(z)

# 列印結果：
1
1
2
3
5
done

仔細觀察，可以看出，fib_a函式實際上是定義了斐波拉契數列的推算規則，可以從第一個元素開始，推算出後續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。也就是說，上面的函式和generator僅一步之遙。要把 fib 函式變成generator，只需要把 print(b) 改為 yield(b) 就可以了：

def fib_a(times):
    # 初始化
    n = 0
    a, b = 0, 1
    while n < times:
        yield(b)
        a, b = b, a + b
        n += 1
    return 'done'

在上⾯fib 的例⼦，我們在迴圈過程中不斷調⽤ yield ，就會不斷中斷。當然要給迴圈設定⼀個條件來退出迴圈，不然就會產⽣⼀個⽆限數列出來。同樣的，把函式改成generator後，我們基本上從來不會⽤ next() 來獲取下⼀個返回值，⽽是直接使⽤ for 迴圈來迭代：

for i in fib_a(5):
    print(i)
1
1
2
3
5

但是⽤for迴圈調⽤generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中

⽣成器是這樣⼀個函式，它記住上⼀次返回時在函式體中的位置。對⽣成器函式的第⼆次（或第 n 次）調⽤跳轉⾄該函式中間，⽽上次調⽤的所有區域性變數都保持不變。⽣成器不僅“記住”了它資料狀態；⽣成器還“記住”了它在流程控制構造（在指令式程式設計中，這種構造不只是資料值）中的位置。
⽣成器的特點：

1. 節約記憶體
2. 迭代到下⼀次的調⽤時，所使⽤的引數都是第⼀次所保留下的，在整個所有函式調⽤的引數都是第⼀次所調⽤時保 留的，⽽不是新建立的。