轉自：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/00138681965108490cb4c13182e472f8d87830f13be6e88000

生成器

通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器（Generator）。

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x104feab40>

創建L和g的區別僅在於最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。

我們可以直接打印出list的每一個元素，但我們怎麽打印出generator的每一個元素呢？

如果要一個一個打印出來，可以通過generator的next()

>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
4
>>> g.next()
9
>>> g.next()
16
>>> g.next()
25
>>> g.next()
36
>>> g.next()
49
>>> g.next()
64
>>> g.next()
81
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
  File 
 
"<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

generator保存的是算法，每次調用next()，就計算出下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤。

當然，上面這種不斷調用next()方法實在是太變態了，正確的方法是使用for循環，因為generator也是可叠代對象：

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print n
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

所以，我們創建了一個generator後，基本上永遠不會調用next()方法，而是通過for循環來叠代它。

generator非常強大。如果推算的算法比較復雜，用類似列表生成式的for循環無法實現的時候，還可以用函數來實現。

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

定義generator的另一種方法。如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那麽這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator：

最難理解的就是generator和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行，遇到return語句或者最後一行函數語句就返回。而變成generator的函數，在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。

>>> def odd():
...     print ‘step 1‘
...     yield 1
...     print ‘step 2‘
...     yield 3
...     print ‘step 3‘
...     yield 5
...
>>> o = odd()
>>> o.next()
step 1
1
>>> o.next()
step 2
3
>>> o.next()
step 3
5
>>> o.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

python generator用法