【python实用特性】- yield生成器

这个概念较难理解，我们可以通过解答以下几个问题来掌握它。
本节会用到可迭代对象及列表生成器知识，建议先看下之前的文章进行了解。
【python实用特性】- 迭代、可迭代对象、迭代器
【python实用特性】- 列表生成式

1、什么是生成器？

生成器： 生成，很好理解，创建一个对象的意思。那器是什么呢？器可以理解为工具的意思，所以生成器，就是按照一定规则，创建某种对象的工具。

2、为何要用生成器？有何好处？

举个简单的例子，我们要创建一个100个元素的列表。很简单，list(range(100))，那如果要创建一个100万、1000万元素的列表呢？
诚然，我们依旧可以使用list(range(10000*100)、list(range(10000*1000)来达到目的。
但这样会带来几个问题：

• 变量存储于内存中，所以列表长度受限于内存大小，是有限的
• 列表需要将所有元素一次性创建完成后才能操作，数据过大时，内存使用会瞬间升幅，存在内存不足风险
• 大多数时候只需要用到部分元素，这就造成了内存空间的浪费
  为了解决以上问题，于是引入了一种不用一次性全部生成，可以按需逐次获取数据的方案——生成器
  所以使用生成器的好处也很明显：
  （1）不用一次性生成所有数据，能有效节约内存
  （2）可以按需逐次获取数据，不会造成内存空间的浪费

3、python中如何实现生成器？

一般来说，python中的生成器有两种实现方式。

• 普通实现
  将列表生成式的[]改为()即可，实例如下：

  g = (x for x in range(10))
  print(type(g)) #type查看g的类型
  from typing import Iterable
  print(isinstance(g,Iterable)) #判断是否是可迭代对象
  

  输出：

  <class 'generator'>
  True
  

  可见，此时的g便是一个生成器，同时也是一个可迭代对象！
  这意味着我们可以使用 next(g)进行 取值

• yield实现
  实例如下，打印0~2

  #自然数生成器
  def getN(N):
      n = 0
      while n<N:
          yield n  #使用yield 返回数据
          n+=1
  g = getN(3)
  print(next(g))
  print(next(g))
  print(next(g))
  

  输出：

  0
  1
  2
  

  如上,我们在函数 getN(N)中使用了yield关键字返回数据，所以这个函数就变成了一个生成器。
  小结： 若一个函数中使用了yield返回数据，那这个函数就是一个生成器。

4、yield生成器的运行机制

通过上面的学习，我们已经知道如何去构造一个生成器。那它是如何运行的呢？又为何说它是逐次获取数据呢？
先看一个例子

def test():
    print('返回第一个数据:')
    yield 'data1'
    print('返回第二个数据:')
    yield 'data2'
    print('返回第三个数据:')
    yield 'data3'
g = test()
print(next(g))

输出：

返回第一个数据:
data1

可见，有三个yield 返回，但因为我们只使用了一次 next()函数，所以只打印了data1,第一个yield返回的数据。
那调用两次呢？

print(next(g))
print(next(g))

输出：

返回第一个数据:
data1
返回第二个数据:
data2

小结： 调用一次 next()函数，便执行一次生成器,遇到yield关键字后，将数据返回。之后生成器暂停运行，保存当前的运行状态，等待下一个next()调用。

5、使用循环来迭代生成器

上面的例子中，我们都是通过next()函数来取值。这种方式当数据量大了之后，就会变得很麻烦。所以需要使用更高效的方法，而因为生成器也是一个可迭代对象，所以我们可以使用循环来进行迭代。
打印0~2的实例改写如下：

• while循环

  
  def getN(N):
      n = 0
      while n<N:
          yield n
          n+=1
  g = getN(10)
  while True:
      try:
          print(next(g),end='\t')
      except StopIteration:
          break #跳出循环
  

  注：使用while循环实现时，要用try...except捕获StopIterator异常。

• for循环

  def getN(N):
      n = 0
      while n<N:
          yield n
          n+=1
  g = getN(3)
  for data in g:
      print(data)
  

  注：for循环会自动调用next()函数，且捕获异常。推荐使用。