生成器

# 什么是生成器？

# 　　通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，
# 而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，
# 如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
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# 　　所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？
# 这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator
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# 　　生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为，python中生成器是迭代器的一种，
# 使用yield返回值函数，每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。
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# 　　生成器类似于返回值为数组的一个函数，这个函数可以接受参数，可以被调用，
# 但是，不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组，生成器一次只能产生一个值，这样消耗的内存数量将大大减小，
# 而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值，因此生成器看起来像是一个函数，但是表现得却像是迭代器

#生成器两种形式

# 生成器函数：也是用def定义的，利用关键字yield一次性返回一个结果，阻塞，重新开始
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# 生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在需要的时候才产生结果

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# def f(x):
# i=0
# while i# yield i#一旦有yield后，这个函数就是一个生成器函数
# i=i+1
# return 'hello'

#a=f(5)
#1.next方法遍历
# print(next(a))
# print(next(a))
# print(next(a))
# print(next(a))
# print(next(a))
# print(next(a))

#2.一般用for遍历
# for i in a:#一般用for遍历
# print(i)

#3.用for遍历之后 函数的return值无法访问，用循环遍历加异常捕获的方式获取返回值,这个值在异常对象的value中

# while True:
# try:
# print(next(a))
# except StopIteration as e:
# print(e.value)
# break

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# 列表生成式
lis = [x * x for x in range(10)]
print(lis)
# 生成器表达式
generator_ex = (x * x for x in range(10))
print(generator_ex,type(generator_ex))#是一个生成器地址

# https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/8490822.html