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一、生成器的由来

生成器继承于迭代器，迭代器继承于可迭代对象，他是一个特殊的迭代器，拥有迭代器的所有特性

列表和列表生成器都无法解决内存受限的问题，列表中的所有数据都保存在内存中，以至于列表中的元素的太多了，当列表中的元素超过超过几十万甚至几百万，大量数据占用电脑内存，从而导致内存溢出，不利于我们后面的编程，所以要引用生成器

二、生成器定义

生成器是python中的一个对象（按照某种规律，来生成元素的对象），生成器不是列表，保存了产生元素的算法，同时会记录游标的位置（现在拿到第几个元素了），为了下次继续拿数据，而不是从头开始拿数据。可以通过一直调用next()方法获取值，这个对象不保存数据，每次调用会返回一个值，即做到了列表的好处，又不占用空间。

1、生成器的优势

在程序中存放百万级别的数据时，能够显著减少内存开销

2、为什么生成器能够减少内存开销？

生成器内部实际不存储数据，只保存数据生成的计算规则，几乎没有什么内存开销。

三、创建生成器

1、函数中使用了关键字yield，那这个函数就不再是一个普通的函数了，而是一个生成器函数
2、生成器函数调用时，不会执行函数内部的代码，会直接返回一个生成器对象
3、关键字yield的作用
是用来生成数据
yield data

第一种方法：通过类似于列表生成式来创建（将列表换为元组）

generator:表示生成器

第二种方法：通过函数创建生成器（yield）

1、例如创建有限的斐波拉且数列

yield一般用于创建生成器，作用：返回后面变量（b）给生成器，而不是返回给函数的，b就是斐波拉且数列中的一个元素

只要在函数中有yield关键字，那么当前这个函数是属于生成器中保存的算法，算法实现的功能就是生成b

不会打印done

2、例如创建无限的斐波拉且数列，不能用for循环

注意：yield：是没有返回值的，如果赋值的话会打印None

输出结果为：

四、遍历生成器中的元素

第一种方法：next(生成器对象)

通过next(g)，每调用一次next()，就会拿掉一个值（表达式中的第一个值），当已经遍历到生成器的结尾，会抛一个异常StopIteration。第4次调用next()的时候，生成器中已经没有数据了，继续调用会报错

第二种方法：for循环

通过for循环遍历，for循环不会抛出异常

for循环的打印结果为：4，5，6，7，因为调用了一次next(g),游标已经往下走了，

第三种方法：生成器对象.next()

object内置的__next__，当已经遍历到生成器的结尾，会抛一个异常StopIteration

第四种方法：list(g)

object内置的__next__，当已经遍历到生成器的结尾，会抛一个异常StopIteration

def work():
    for i in range(10):
        yield "生成器的数据:{}".format(i)

g=work()
print(list(g))

执行结果：[‘生成器的数据:0’, ‘生成器的数据:1’, ‘生成器的数据:2’, ‘生成器的数据:3’, ‘生成器的数据:4’, ‘生成器的数据:5’, ‘生成器的数据:6’, ‘生成器的数据:7’, ‘生成器的数据:8’, ‘生成器的数据:9’]

五、生成器中的方法

生成器比迭代器多了3个方法

1、close()：

关闭生成器

g=(i for i in range(5))
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
g.close()
print(g.__next__())

生成3个元素后，生成器将不在生成对象了
报：StopIteration

2、send()重点掌握

send()：和next一样可以用来生成数据，可以往生成器内部传递数据（可以和生成器内部进行交互）

使用生成器时的注意：
1、不管使用next方法还是send方法，每次执行到yield时，都会暂停，并且将yield后面的值返回出来
2、send使用时，生成器内部必须处于yield暂停的位置（使用send之前，生成器至少是通过next去生成一次数据）

下面案例1报错

def demo():
    for i in range(10):
        yield i

g=demo()
print('send生成的数据:',g.send(6))

print(‘send生成的数据:’,g.send(6))
TypeError: can’t send non-None value to a just-started generator
原因是，使用send之前没有通过next去生成一次数据

案例2

特别重要：send方法传入的数据到yield前面res
当执行生成器的时候，首先生成0，将0输出，并且停止yield这行代码中；
到执行send方法的时候，从上一个生成数据的地方，继续往下执行，
如果我有传递参数，会传递给上一次暂停的地方yield前面的变量；
也就是说res就是send方法传递过来的数据。

def demo():
    for i in range(10):
        res = yield i
        print('send传入的数据,', res)


g = demo()
print('next生成的数据:', next(g))

print('send生成的数据:', g.send(6))
print('send生成的数据:', g.send(7))
print('send生成的数据:', g.send(8))

next生成的数据: 0
send传入的数据, 6
send生成的数据: 1
send传入的数据, 7
send生成的数据: 2
send传入的数据, 8
send生成的数据: 3

案例3：定义一个可以使用send传入域名，自动生成一个在前面加上http://，在后面加上路径/user/login的url地址，生成器最多可以生成5个url,生成5条数据之后再去生成，则报错StopIteration

def work():
    host=yield          #todo 2、代码暂停到这里
    for i in range(5):
        host=yield "https://{}/user/login".format(host)

g=work()
next(g)                 #todo 1、启动生成器

print('send方法生成的数据:',g.send("www.baidu.com"))       #todo 3、send方法传值，会把值传到host     4、执行for循环把host传到yield中，并且返回
#todo 5、到行代码就停下来了
print('send方法生成的数据:',g.send("www.baidu1.com"))
print('send方法生成的数据:',g.send("www.baidu2.com"))
print('send方法生成的数据:',g.send("www.baidu3.com"))
print('send方法生成的数据:',g.send("www.baidu4.com"))

执行结果：
send方法生成的数据: https://www.baidu.com/user/login
send方法生成的数据: https://www.baidu1.com/user/login
send方法生成的数据: https://www.baidu2.com/user/login
send方法生成的数据: https://www.baidu3.com/user/login
send方法生成的数据: https://www.baidu4.com/user/login

案例4：实现一个可以根据姓名、电话、年领的生成器

可以根据send方法传入的值，来生成不同的数据
1 名字
2 电话
3 年领

from faker import Faker
fk=Faker(locale='zh-CN')


def work():
    number=yield
    while True:
        if number==1:
            number=yield fk.name()
        elif number==2:
            number=yield fk.phone_number()
        elif number==3:
            number=yield fk.address()
        else:
            yield {"name":fk.name(),"phone":fk.phone_number(),"address":fk.address()}

g=work()
next(g)
print('生成的内容：',g.send(1))
print('生成的内容：',g.send(2))
print('生成的内容：',g.send(3))

执行结果
生成的内容： 胡利
生成的内容： 18913619274
生成的内容： 辽宁省小红县南长段街U座 687028

执行逻辑

当number=2时，本轮循环已经结束了，开始下一轮循环，当开始下一轮循环时，number=2

3、throw()

在生成器中抛出异常，效果等同于raise