python 生成器

生成器 

        Python生成器是一种特殊的函数，它可以在需要时生成一系列值，而不是一次性生成所有值。生成器使用yield关键字来暂停函数的执行，并返回一个值。当函数再次被调用时，它将从yield语句停止的地方继续执行。所以生成器非常适合处理大量数据或无限序列。 

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• 生成器的两种用途：

1. 一是调用它创建一个生成器对象，也就是生成器迭代器，然后用迭代器驱动生成器函数分部运行，产生你想要的数据；
2. 二是当协程函数用，控制程序流。

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• 生成器的作用：

        如果想具体化数据的形式，通常会将数据存储在一个列表中。但这样做，列表的内容将占用有形内存。列表越大，占用的内存资源就越多。

        但是，如果数据集有某种逻辑，就不必存储在一个列表中，只需编写一个生成器，它将在需要时生成这些值，基本不占用内存。

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• 生成器存储：

        是一种规则或者说方法，普通集合存储的是数据，数据量大的话，内存消耗大，但是规则几乎不占内存。

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• yield与return的区别：

1. return函数直接返回所有结果，程序终止不再运行，并销毁局部变量；
2. yield的函数则返回一个可迭代的 generator（生成器）对象，你可以使用for循环或者调用next()方法遍历生成器对象来提取结果。

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• yield from和 return yield from：

    yield from 是 Python 3.3 引入的一个语法，用于简化生成器中的嵌套。它可以将一个可迭代对象中的所有值逐个返回，从而避免了使用嵌套的 for 循环，使代码更加简洁易读。

以下是一个示例代码，展示如何使用 yield from：

def generator1():
    for i in range(3):
        yield i
 
def generator2():
    yield from generator1()
 
for i in generator2():
    print(i)

       代码中，generator1 和 generator2 都是生成器函数。generator2 中使用了 yield from generator1() 来返回 generator1 生成的所有值，从而避免了使用嵌套的 for 循环。

        除了简化嵌套之外，yield from 还可以用于在协程中调用其他协程，从而实现协程的嵌套和协程之间的通信。例如，可以使用 yield from 将一个协程的输出作为另一个协程的输入。

        另外，return yield from 语句可以在生成器函数中提前结束生成器，并将最终的值作为返回值。例如：

def generator3():
    yield from [1, 2, 3]
    return "done"
 
g = generator3()
print(next(g))  # 输出 1
print(next(g))  # 输出 2
print(g.send(4))  # 输出 3，将 4 发送给生成器
try:
    print(next(g))  # 抛出 StopIteration 异常，因为生成器已经结束
except StopIteration as e:
    print(e.value)  # 输出 "done"

        代码中，generator3 中使用了 yield from 返回一个列表中的所有值，并在最后使用了 return 语句返回一个字符串。在使用 next 方法和 send 方法逐步获取生成器的值时，可以看到生成器在遇到 return 语句后提前结束，并将最终的值作为 StopIteration 异常的 value 属性返回。