生成器

一、生成器的定義

在函數中使用yield關鍵字，由函數返回的結果就是生成器。

 1 def gen():
 2     print('gen')
 3     print('gen')
 4     yield 0
 5     print('gen')
 6     yield 1
 7     print('gen')
 8     yield 2
 9 g = gen()
10 print(g)
11 print(next(g))
12 print(g.__next__())

執行結果：

<generator object gen at 0x106ccfcf0>
gen
gen
0
gen
1

從上面的例子可以看出，

一、生成器是迭代器，next(g),g.__next__()取值照樣可用。

二、yield關鍵字的作用可以保留生成器的狀態。

三、從第二次迭代開始，每一次迭代會從上一次迭代返回結果的位置開始往下執行代碼，遇到yield後返回迭代結果並保留生成器狀態再退出。

二、使用生成器有什麼好處

用例子來說明一下，

第一種情況：假設需要生成一百萬個數據，我們可以通過迴圈來生成一百萬個數據，然後存放於集合中。那麼這個集合所占用的記憶體空間就非常大了。這種情況會一下子讓程式崩潰。而且沒辦法做到獲取數據的時效性，等到一百萬個數據生成完畢，才可以取出數據。

第二種情況：假設同樣生成一百萬個數據，我們使用生成器來生成，我們已經明白生成器的定義和使用，生成器在使用的過程中，當需要迭代數據時，生成器就幫我們取出結果數據，每次迭代每次取出一個結果數據存放到變數中，變數使用過後，系統可以自動回收，可以很好地節省記憶體開支。並且可以做到獲取數據的時效性。

在本人看來，使用生成器在程式需要處理或者生成大量數據時，可以極大地節省記憶體空間，在性能上有所保證，基於這點好處使用生成器才真正發揮它的強大作用。