Python生成器generator和yield关键字的使用
Python生成器generator和yield关键字
生成器 generator 是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
实现生成器有两种方式：
第一：将列表推导式种的 [] 改成 ()
a=[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], ["a","b","c","d","e","f","g","h","i","j"], ["A","B","C","D","E","F","G","H","I","J"]] res=(tmp for ele in a for tmp in ele ) type(res)
可以看出 res 已经是一个生成器了
那么使用生成器有什么用途呢？
1）迭代器能做的，它也能做，例如 next() 方法
2) 也可以使用 for 循环
3）最重要的是，它是随用随取的，不会像列表生成式 [] 那样一下子全生成，只是在迭代时候才会生成（虽然对于用户而言，遍历时候可能感受不到）。
第二：使用 yield 关键字
yield 关键字是很特殊的，一个函数里有了 yield 后，执行到 yield 就会停住，下载再次调用时继续从上一次中断的位置继续执行代码并返回值。所以生成器函数即使是有无限循环也没关系，它需要算到多少就会算多少，不需要就不往下算。
请注意，有 yield 关键字的函数不是生成器，是该函数的运行结果是一个生成器！
先说说最简单的情况
我先创建一个函数 f ，依次生成100以内的数， 使用 type 函数可以看到这是一个 function
def f():
i=0
yield i
while(i<100):
i+=1
yield i
那么执行这个函数呢
res=f()type(res)
这个函数执行的结果是一个生成器!
对这个返回的生成器，可以使用 next() 方法
使用生成器解决实际问题，例如常见的斐波拉契数列。
斐波拉契数列：指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波那契数列以如下被以递推的方法定义：F(0)=0，F(1)=1, F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)（n ≥ 2，n ∈ N*）
1) 一个简单的无线循环的 fib 生成器
def fib():
a=[0,1]
yield a[0]
yield a[1]
while True:
tmp=a[0]+a[1]
a=[a[1],a[0]+a[1]]
yield tmp运行结果是
2）一个有限循环的（n 次数）的 fib 生成器
def fib(n):
i=0
a,b=0,1
yield a
while(i<n):
a,b=b,a+b
i+=1
yield a运行结果如下，当迭代次数小于等于 n 时候，可以输出相应的数列数，大于 n 时候则报错。
3）斐波拉契数列的一个变形，即返回包含前 n 个 数的列表
理论上1）2） 都可以实现，但是有一个额外要求，即不需要反复去从 1 计算起。
使用 1） 中无限循环函数
%%time
# 一个简单的无线循环的，生成fib 数列的生成器
def fib():
a=[0,1]
yield a[0]
yield a[1]
while True:
tmp=a[0]+a[1]
a=[a[1],a[0]+a[1]]
yield tmp
# 只要前 n 个 fib 数字
i=0
n=10
res=[]
gen=fib()
# 简单的 while 循环 因为使用next 不需要重复计算
while(i<n):
res.append(next(gen))
i+=1
res
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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