Python的生成器是個很強大的東西，特別是在python3.0版本以后。以最簡單的方式讓大家快速理解生成器。

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1、正常的寫法
來看個例子，比如輸出一個自定義長度的列表一般這么寫：

這里傳入的參數(shù)時10，所以會得到一個包含10個元素的列表：

那當我傳入的是10W的時候，那生成的這個列表就很大了，也占內(nèi)存，運行腳本也占cpu。

2、改良后寫法
改良一下代碼，把他寫成一個迭代的類：

這里面self.b就記錄了每次執(zhí)行next方法的位置，知道每次是第幾次執(zhí)行next方法，所以執(zhí)行保證了每次輸出的是期望的值，其實這就是迭代了，每運行一次函數(shù)都被記錄已運行的狀態(tài)。當被調(diào)用的時候才返回值，否則就處于等待被調(diào)用的狀態(tài)
運行結(jié)果：

所以這改良后的代碼就解決了當你輸入10W的時候占用資源的問題，因為輸入10W后，只要當調(diào)用next函數(shù)的時候才返回值，不是一次返回一個那么大的列表出來。
3、生成器
那么第二步中的代碼跟第一步比起來又太多了感覺，那么生成器就來了

再改良代碼：

只需改下第一步中的代碼a.append(n)為yield n，這就是一個生成器了，然后通過for語句來調(diào)用生成器的值。

任何一個帶有yield語句的函數(shù)都是生成器，當你直接調(diào)用這個函數(shù)時，內(nèi)部的代碼是不會被執(zhí)行的，只有調(diào)用yield里面的next函數(shù)才會去執(zhí)行代碼，for循環(huán)也就是會自動去調(diào)用這個next函數(shù)來輸出值。

可以理解為一個函數(shù)被yield中斷了，下載再次調(diào)用時繼續(xù)從上一次中斷的位置繼續(xù)執(zhí)行代碼并返回值。

講的比較簡單，不知道大家理解了沒有。

本文標題：python里的生成器--yield-創(chuàng)新互聯(lián)
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