生成器generator

生成器：　　

　　通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

　　所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator

　　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返回值函数，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。

为什么用生成器：

 

　　1.生成器可以一边计算，一边循环，因此可以省去列表的储存空间。归根结底，为了节省储存空间。

　　2.生成器可以暂停函数返回值，因此可以生成一个值，然后对这个值进行操作，然后在继续生成值，继续操作。比较便利。生成器的定义：

　　第一种方法，与定义列表相似，只是将[ ],改为 ( )。

# 生成列表：
list1 = [x for x in range(5)]
print(list1)
# 生成器：
ge_list1 = (x for x in range(5))
print(next(ge_list1))
print(next(ge_list1))
print(next(ge_list1))
# 直接print(ge_list1) 返回结果是一个生成器<generator object <genexpr> at 0x00000000025C4660>

　　第二种方法，def():  yeild

import time
def scq():

    print('---准备生孩子---')
    print('---准备生孩子---')
    yield '我'
    time.sleep(3)
    print('---准备生孩子---')
    yield '儿子'
    time.sleep(3)
    print('---准备生孩子---')
    yield '孙子'
req = scq()
print(req.__next__())
print(req.__next__())
print(req.__next__())

 生成器的复杂处理：

# 新建一个文件，名字叫 人口普查
# 内容为：
# {'name': '北京', 'popu': 10}
# {'name': '黑龙江', 'popu': 100000000}
# {'name': '南京', 'popu': 111111111111}


def get_po():
    with open('人口普查','r',encoding='utf-8') as f: # 文件操作
        for i in f:
            yield i

g = get_po()
s1 = eval(g.__next__()) # 执行起来的生成器返回值并不是字典形式，只是输出显示像是字典，要想变成字典进行关键字取值，需要用eval()转换
# print(s1['popu'])
# print(s1['name']) # 字典取值时，因为s1保存了运行第一次的值，因此s1其实内容就是字典{'name': '北京', 'popu'： 10},因此本次取值返回结果为：北京 
# print(g.__next__()) 本次取值是从第二条开始，因为s1中已经next过一次。
s2 = eval(g.__next__()) # 接下来可以正常取s2中的值
# 求总人口数
all_popu = sum(eval(i)['popu'] for i in g) # 先取出i的值，然后对i的值进行处理
print(all_popu)

 生成器的另一个运行命令： send(value)

　　send(value),表示将value值返回给yield，并有yield赋值给接收的变量

def test():
    print('开始制作')
    f = yield 1
    print('第一次', f)
    s=yield 2
    print('第二次',s)

res = test()
print(res.__next__())
print(res.send(5))

输出结果：
开始制作
1
第一次 5
2

# 需要注意的是，由于send()输入的值由第一次的yield传递给f，因此在第二次运行时才能触发，因此，send()一般前面会先运行一次生成器。若send()为首次运行生成器，则value值需为None,此时的send()功能与__next__()相同