python 浅析对yield和generator
什么是生成器？
生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为。python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回函数值，每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。
生成器类似于返回值为数组的一个函数，这个函数可以接受参数，可以被调用，但是，不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组，生成器一次只能产生一个值，这样消耗的内存数量将大大减小，而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值，因此生成器看起来像是一个函数，但是表现得却像是迭代器。
python中的生成器
python中提供了两种基本的方式
生成器函数：也是用def定义的，利用关键字yield一次性返回一个结果，阻塞，重新开始
生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在需要的时候才产生结果
——生成器函数
为什么叫生成器函数？因为它随着时间的推移生成了一个数值队列。一般的函数在执行完毕之后会返回一个值然后退出，但是生成器函数会自动挂起，然后重新拾起急需执行，他会利用yield关键字关起函数，给调用者返回一个值，同时保留了当前的足够多的状态，可以使函数继续执行，生成器和迭代协议是密切相关的，可迭代的对象都有一个__next__()__成员方法，这个方法要么返回迭代的下一项，要买引起异常结束迭代。
为了支持迭代协议，拥有yield语句的函数被编译为生成器，这类函数被调用时返回一个生成器对象，返回的对象支持迭代接口，即成员方法__next()__继续从中短处执行。
'''生成器'''
def create_counter(n):
print("create_counter")
while True:
yield n
print("increment n")
n +=1
gen = create_counter(2)
print(gen)
print(next(gen))
print(next(gen))
（当执行上面的语句时候，先执行yield n ,然后create_counter暂停，此时赋值运算还未进行
然后等到调用的时候再执行，这样就大大的节省了内存空间）
<generator object create_counter at 0x0000023A1694A938>
create_counter
2
increment n
3
Process finished with exit code 0
在create_counter函数中出现了关键字yield，预示着这个函数每次只产生一个结果值，这个函数返回一个生成器（通过第一行输出可以看出来），用来产生连续的n值
- 在创造生成器实例的时候，只需要像普通函数一样调用就可以，但是这个调用却不会执行这个函数，这个可以通过输出看出来
- next()函数将生成器对象作为自己的参数，在第一次调用的时候，他执行了create_counter()函数到yield语句，返回产生的值2
- 我们重复的调用next（）函数，每次他都会从上次被挂起的地方开始执行，直到再次遇到了yield关键字
——生成器表达式
生成器表达式来源于迭代和列表解析的组合，生成器和列表解析类似，但是它使用尖括号而不是方括号
>>> # 列表解析生成列表 >>> [ x ** 3 for x in range(5)] [0, 1, 8, 27, 64] >>> >>> # 生成器表达式 >>> (x ** 3 for x in range(5)) <generator object <genexpr> at 0x000000000315F678> >>> # 两者之间转换 >>> list(x ** 3 for x in range(5)) [0, 1, 8, 27, 64]
就操作而言，生成器表如果使用大量的next()函数会显得非常不方便，for循环会自动触发next函数，所以可以按照下面的方式使用
for i in (x*2 for x in range(5)):
print('%s,%s' %(i,i*i))
0,0
2,4
4,16
6,36
8,64
Process finished with exit code 0
一个迭代既可以被写成生成器函数，也可以被协程生成器表达式，均支持自动和手动迭代。而且这些生成器只支持一个active迭代，也就是说生成器的迭代器就是生成器本身。
对yield的总结
（1）：通常的for..in…循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。他可以是a = [1,2,3]，也可以是a = [x*x for x in range(3)]。
它的缺点也很明显，就是所有数据都在内存里面，如果有海量的数据，将会非常耗内存。
（2）生成器是可以迭代的，但是只可以读取它一次。因为用的时候才生成，比如a = (x*x for x in range(3))。!!!!注意这里是小括号而不是方括号。
（3）生成器（generator）能够迭代的关键是他有next()方法，工作原理就是通过重复调用next()方法，直到捕获一个异常。
（4）带有yield的函数不再是一个普通的函数，而是一个生成器generator，可用于迭代
（5）yield是一个类似return 的关键字，迭代一次遇到yield的时候就返回yield后面或者右面的值。而且下一次迭代的时候，从上一次迭代遇到的yield后面的代码开始执行
（6）yield就是return返回的一个值，并且记住这个返回的位置。下一次迭代就从这个位置开始。
（7）带有yield的函数不仅仅是只用于for循环，而且可用于某个函数的参数，只要这个函数的参数也允许迭代参数。
（8）send()和next()的区别就在于send可传递参数给yield表达式，这时候传递的参数就会作为yield表达式的值，而yield的参数是返回给调用者的值，也就是说send可以强行修改上一个yield表达式值。
（9）send()和next()都有返回值，他们的返回值是当前迭代遇到的yield的时候，yield后面表达式的值，其实就是当前迭代yield后面的参数。
（10）第一次调用时候必须先next（）或send（）,否则会报错，send后之所以为None是因为这时候没有上一个yield，所以也可以认为next（）等同于send(None)
def yield_test(n):
for i in range(n):
yield 5
print("i = " ,i)
print('end')
for i in yield_test(5):
print(i)
5
i = 0
5
i = 1
5
i = 2
5
i = 3
5
i = 4
end
Process finished with exit code 0