Python生成器函数

1、生成器函数

1)生成器指的是生成器对象，可以有生成器表达式得到，也可以使用yield关键字得到一个生成器函数，调用这个函数得到一个生成器对象。(只要有yield就是生成器函数，调用的时候返回的就是生成器对象,一般都是放在for 循环后面的。)   与之对应的    （预热，预加载，一次性返回所有的值，缓存。）

生成器函数：

函数体内包括yield语句的函数，返回生成器对象，

生成器对象，是一个可迭代对象，是一个迭代器。

生成器对象，是延迟计算、惰性求值。

2)def inc():

    for i in range(5):

        yield i

print(type(inc()))

print(type(inc()))

x = inc()

print(type(inc()))

print(type(inc()))

for m in x:

    print(m,'*')

for m in x:

    print(m,'*')

普通函数的调用fn（）,函数会立即执行完毕，但是生成器函数可以使用next函数进行多次执行。

生成器函数等价于生成器表达式，只不过生成器函数可以更加的复杂。

def gen():

    print('line1')

    yield 1

    print('line2')

    yield 2

    print('line3')

    return  3



next(gen())

next(gen())

g=gen()

print(next(g))

print(next(g))

print(next(g))

print(next(g))

print(next(g),'end')

3)在生成器函数中，使用多个yield语句，执行一次后暂停执行，把yield表达式的值返回。

再次执行会执行下一个yield语句。

Return语句依然可以终止函数，单return语句的返回值不会被获取的到。

Return会导致无法继续获取下一个值，抛出stopiteration异常。

如果函数没有显示的return语句，如果生产器函数执行到结尾，一样会抛出异常的。

4）生成器函数总结：

包含yield语句的生成器函数生成生成器对象的时候，生成器函数不会立即被执行。

Next(generator)会从函数的当前位置向后执行到碰到的第一个yield语句，会弹出值，并暂停函数执行。

再次调用next函数，和上一条一样的处理过程。

没有多余的yield语句能被执行，继续调用next函数，会抛出异常的。stopiteration

Generator生成器对象。

2、生成器应用

def counter():

    i = 0

    while True:

        i += 1

        yield i

def inc(c):

    return next(c)

c = counter()

print(inc(c))

print(inc(c))

返回结果为 1,2 因为给counter赋值c了，每次重新调用的时候提前使用

def counter():

    i = 0

    while True:

        i  +=1

        yield i

def inc():

    c= counter()

    return next(c)

print(inc())

print(inc())

print(inc())

返回结果为1,1.print的时候是三个不同的对象。

def counter():

    i = 0

    while True:

        i  +=1

        yield i

def inc():

    c= counter()

    return next(c)

print(inc())

print(inc())

print(inc())



def inn():

    def counter():

        i = 0

        while True:

            i +=1

            yield i

    c = counter()

    return lambda:next(c)

foo = inc()

print(foo())

print(foo())

上式和下式是等同的。

2）协程coroutine

生成器的高级用法

比进程、线程轻量级。   是在用户空间调度函数的一种实现。

Python3 asyncio就是协程实现，已经加入到标准库。

Python3.5中使用async，await关键字职业原生支持协程。

协程调度器实现思路

有两个生成器a和b

Next（A）后，A执行到了yield语句暂停，然后执行next（B），b执行到yield语句也暂停，然后再次调用next(a),在调用next（B），周而复始，就实现了调度的效果。

可以引用调度的策略来实现切换方式。

协程是一种非抢占式调度。 

3)yield from:

  For x in range(100)

Yield x

等价于

yield from range(100)

def inc():

    for x  in range(1000):

        yield x

        

foo = inc()

print(next(foo))

print(next(foo))

print(next(foo))







def inc():

    yield from range(1000)

    

foo = inc()

print(next(foo))

print(next(foo))

print(next(foo))

yield from 是python3.3出现的新的语法。

yield from iterable是for item in iterable：yield item形式的语法糖。

从迭代对象中一个个拿元素。

def counter（n）：

   for x in range（n）：

     yield x

def inc（n）