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1、生成器
生成器的本质就是迭代器.
1.1 获取生成器
1: 生成器函数
函数中出现 "yield" 的函数就是一个生成器, 再次执行函数时就不是运行函数而是获取生成器.
取值方式:
1, 通过__next__()取值. 2 , 通过send(" ")取值并传值.
我要评论
1 def func():
2 print("黄焖鸡") # 1
3 yield "黄焖鸡yield" # 2
4 print("烧鸭") # 3
5 yield "烧鸭yield" # 4
6 print("蒸鹿茸") # 5
7 yield "蒸鹿茸yield" # 6
8 print("蒸熊掌")
9
10 gen = func() # 函数中出现"yield" 时,表示该函数为生成器,获取生成器.
11 print(gen) # 结果是一个生成器地址. <generator object func at 0x000002798c873c78>
12 gen.__next__() # 取到函数体中yield的那行就停止(第1,2行),并将yield后面的内容返回给调用者
13 print(gen.__next__()) # 再次调用就从上次停止的yield下行(第3行)开始运行,截止到第四行.
14 print(gen.__next__())
15 print(gen.__next__()) # 如果yield内容结束,还继续调用,则报错,但是print("蒸熊掌")还是会继续执行的
1.2 生成器本质就是迭代器, 如何满足迭代器的三个特点呢?
1 def buy():
2 lst = []
3 for i in range(1000):
4 lst.append("帽子%s" %(i)) # 把多有的帽子放在内存的列表里,占得内存大
5 return lst
6 print(buy())
7
8
9 def buy_gen():
10 for i in range(1000):
11 yield "帽子%s" %(i) # 不是一次性全部把帽子0.......帽子999放在内存,
12 # 而是通过__next__()一个一个取,比较省内存,但是不能往前执行,
13 # 满足迭代器的三个特点
14 gen = buy_gen()
15 print(gen.__next__())
16 print(gen.__next__())
17 print(gen.__next__())
18 print(gen.__next__())
1 def baocaiming():
2 print("蒸鹿茸")
3 a = yield "蒸鹿茸yield"
4 print("a=",a)
5 print("蒸熊掌")
6 b = yield "蒸熊掌yield"
7 print("b=", b)
8 print("烧花鸭")
9 c = yield "烧花鸭yield"
10 print("c=", c)
11 print("烧子鹅")
12
13 gen = baocaiming()
14 print(gen.__next__()) # 第一次只能用__next__()取值
15 print(gen.send("a++")) # 从上一次停止的yield开始执行,并将"a++"传给上次yield之前的变量a, a == "a++"
16 print(gen.send("b++"))
17 print(gen.send("c++")) # 函数里没有yield了,还继续调用,则报错,但是print("蒸熊掌")还是会继续执行的
send()取值方式机理?
2、
待.
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