content： 1. 什麼是生成器 2. 生成器的實現 3. 生成器的應用 一.生成器簡介 1.什麼是生成器 在 Python 中，使用了 yield 的函數被稱為生成器（generator）。 跟普通函數不同的是，生成器是一個返回迭代器的函數，只能用於迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器。 ...
content： 1. 什麼是生成器 2. 生成器的實現 3. 生成器的應用 一.生成器簡介 1.什麼是生成器 在 Python 中，使用了 yield 的函數被稱為生成器（generator）。 跟普通函數不同的是，生成器是一個返回迭代器的函數，只能用於迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器。 在調用生成器運行的過程中，每次遇到 yield 時函數會暫停並保存當前所有的運行信息，返回 yield 的值, 併在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續運行。 調用一個生成器函數，返回的是一個迭代器對象。
可以看到，普通函數就是返回的return，而生成器函數是生成了一個生成器對象。
為什麼能和普通函數不一樣返回生成器對象？
因為在python在運行之前進行編譯成位元組碼。發現了yield關鍵字，所以在編譯的時候就定義了。
生成器對象，實際上也是實現了我們的迭代協議的。
為啥會用到生成器？
簡單舉個例子：
列表所有數據都在記憶體中，如果有海量數據的話將會非常耗記憶體。如果僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。
如果列表元素能按照某種演算法推算出來，那我們就可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素，這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。
生成器在python中的設計使用
實現了延遲求值和惰性求值，也是後面協程實現的基礎。
2.生成器怎麼用
例子：實現斐波拉契數列
#input def fib(x): if x<3: return 1 else: return fib(x-1)+fib(x-2) def fib2(x): n=0 last=1 sum=0 while n<x: yiled last sum,last=last,sum+last n=n+1 if __name__=="__main__": f=fib(6) print(f) f2=fib2(6) for i in f2: print(i) pass #output 8 1 1 2 3 5 8
二. 生成器的實現 生成器其實用起來還是比較簡單的，但是不理解原理的時候，用的時候是不是虛虛的。 1.python函數的工作原理 python解釋器實際上是用c來寫的。解釋器會用C實現的函數(PyEval_EvalFramEx)去執行函數。 這個 PyEval_EvalFramEx 首先會創建一個棧幀(Stack Frame)對象，就是那種記錄上下文的堆棧。註意python里一切皆對象哦。 然後會將代碼也變成位元組碼對象。查看一個函數的位元組碼：
#input def foo(): bar def bar(): pass import dis <
