生成器函数，迭代器

1.什么是生成器？

　　在python中，一边循环，一边计算的机制就是生成器。可以返回一个可迭代的对象，生成器本质上是一个迭代器，在一个简单的函数中使用yield关键字，就可以生成一个简单的生成器，那么这个函数就称为生成器函数。

return 和yield都会返回一个值，区别就在于yield会保存当前的状态，在返回后又回到当前的状态继续执行，而return会结束函数。

2.获取生成器的三种方式

• 通过生成器函数来获取   将函数中的return换成yield就是生成器。

def func():
    print("111")
    yield 222
geener=func()#获取到生成器
ret=geener.__next__()#函数开始执行，取值
print(ret)

那么我们可以看到, yield和return的效果是一样的. 有什么区别呢? yield是分段来执行⼀个
函数. return呢? 直接停止执行函数。

def func():
print("111")
yield 222
print("333")
yield 444
gener = func()
ret = gener.__next__()
print(ret)
ret2 = gener.__next__()
print(ret2)

执行第三次的话就会报错
ret3 = gener.__next__() # 最后一个yield执⾏完毕. 再次__next__()程序报错, 也就是
说. 和return无关了。
print(ret3)
错误信息：StopIteration

• 通过各种推导式来实现生成器  

    1,列表推导式 [结果, for循环, 条件筛选]
    2,字典推导式 {k:v, for循环, 条件筛选}
    3,集合推导式 { k ,for循环,条件筛选]

• 通过数据转换获取生成器

生成器的作用：

def cloth():
    for el in range(0,10000):
        yield "衣服"+str(el)
c=cloth()#获取生成器
print(c.__next__())#开始执行函数，一次一次执行
print(c.__next__())
print(c.__next__())
print(c.__next__())
print(c.__next__())
print(c.__next__())

根据生成器的惰性特：

　　他是一个一个向下指，需要多少就指多少，不会一次全部拿出来，节省内存 _next_指哪去哪

send和__next__()区别:

• send和next()都是让生成器向下走⼀次。
• send可以给上⼀个yield的位置传递值, 不能给最后一个yield发送值. 在第一次执行生
  成器代码的时候不能使⽤用send()

 生成器可以使用for循环来获取内部的元素：

def user ():
    print("111")
    yield 222
    print("333")
    yield 444
    print("555")
    yield 666
gen = user()
for el in gen:
    print(el )

生成器表达式的语法：   [想要的结果，for循环，if判断]

列表推导式
求0-100以内的偶数
lst=[el for el in range(1,100)if el% 2==0]
print(lst)

列表推导式
求1-100以内能被3整除的数
gen=(el for el in range(1,100) if el %3==0)
for num in gen:
    print(num )

 

生成器表达式和列表推导式的区别:

• 列表推导式比较耗内存. ⼀次性加载. ⽣成器表达式几乎不占⽤内存. 使⽤的时候才分配和使用内存

•  得到的值不⼀样. 列表推导式得到的是一个列表.生成器表达式获取的是一个生成器。

 面试题：

def func():
    print(111)
    yield 222
    yield 333
g = func()     #获取生成器
g1 = (i for i in g)    #生成器
g2 = (i for i in g1)  #生成器
print(list(g2))  #   111 \n [222,333]  源头,从源头把数据拿走了
print(list(g1))  #  []  这里执行的时候,源头已经没有数据

def add(a,b):       #求和
    return a+b
 
def test():         #生成器函数 0,1,2,3
    for i in range(4):
        yield i
g = test()          #获取生成器
for n in [2,10]:   #到最后才放数据(惰性)
    g = (add(10,i)for i in g)
print(list(g))      # [20, 21, 22, 23]

什么是迭代器？

　　python本身是没有迭代器这个类的，但是如果一个类中有__next__(),和__iter__()方法的话，我们可以把它看成一个迭代器类。

迭代器的特点？

　　只能向前，不能向后，并且也不占用内存，适合遍历数据量比较大的数据。可以使用dir()方法来查看是否可以执行