生成器

定义:

      质:迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法,不需要我们去实现)

  特点:惰性运算,开发者自定义

生成器函数

    一个包含yield关键字的函数就是一个生成器函数。yield可以为我们从函数中返回值,但是yield又不同于return,return的执行意味着程序的结束,调用生成器函数不会得到返回的具体的值,而是得到一个可迭代的对象。每一次获取这个可迭代对象的值,就能推动函数的执行,获取新的返回值。直到函数执行结束。

优点:延迟计算,一次返回一个结果。也就是说,它不会一次生成所有的结果,这对于大数据量处理,将会非常有用。

 关于next和send分析:

      对于普通的生成器,第一个next调用,相当于启动生成器,会从生成器函数的第一行代码开始执行,直到第一次执行完yield语句(第4行)后,跳出生成器函数。

然后第二个next调用,进入生成器函数后,从yield语句的下一句语句(第5行)开始执行,然后重新运行到yield语句,执行后,跳出生成器函数,后面再次调用next,依次类推。

r = 'here'

  for i in xrange(3):
    yield r
    r = '200 OK'+ str(i)
 
c = consumer()
n1 = c.next()
n2 = c.next()
n3 = c.next()

了解了next()如何让包含yield的函数执行后,我们再来看另外一个非常重要的函数send(msg)。其实next()和send()在一定意义上作用是相似的,区别是send()可以传递yield表达式的值进去,而next()不能传递特定的值,只能传递None进去。因此,我们可以看做c.next() 和 c.send(None) 作用是一样的。

需要提醒的是,第一次调用时,请使用next()语句或是send(None),不能使用send发送一个非None的值,否则会出错的,因为没有Python yield语句来接收这个值。

 
 
原文地址:https://www.cnblogs.com/hanxiaofeicf/p/7275423.html