python生成器

1、普通函数中出现yield，就构成生成器

def func():
    print(1111)
    yield 1
    print(2222)
　　yield 2

result = func()
result1 = result.__next__() # 进入函数找到yield，获取yield后面的数据
print(result1)
result2 = result.__next__() #进入函数找到yield，获取yield后面的数据
print(result2)

2、把 [ ]换成( )，那么会成为生成器的表达式

python，有一个列表的生成方式

# 产生1,2,3,4,5的一个列表
[x for x in range(5)]

如果换成[]换成()，那么会成为生成器的表达式

(x for x in range(5))

为什么使用生成器

1. 更容易使用，代码量较小
2. 内存使用更加高效。比如列表是在建立的时候就分配所有的内存空间，而生成器仅仅是需要的时候才使用，更像一个记录
3. 代表了一个无限的流。如果我们要读取并使用的内容远远超过内存，但是需要对所有的流中的内容进行处理，那么生成器是一个很好的选择，比如可以让生成器返回当前的处理状态，由于它可以保存状态，那么下一次直接处理即可。
4. 流水线生成器。假设我们有一个快餐记录，这个记录的第4行记录了过去五年每小时售出的食品数量，并且我们要把所有的数量加在一起，求解过去5年的售出的总数。假设所有的数据都是字符串，并且不可用的数字被标记成N/A。那么可以使用下面的方式处理：

   with open('sells.log') as file:
       pizza_col = (line[3] for line in file)
       per_hour = (int(x) for x in pizza_col if x != 'N/A')  # 使用生成器进行自动迭代
       print("Total pizzas sold = ",sum(per_hour))