python生成器

生成器：本质上来说就是迭代器，好处是不用像生成一个列表那么占内存

生成器有两种：

1）生成器函数：

带有yield关键字

执行函数之后返回的是一个生成器，函数内的代码并不会真正执行，想让生成器往外吐数据，需要使用next方法

def cloth（）:
for i in range(100):
yield '衣服%s' % i
g = cloth()  # g是一个生成器，内部代码没有执行
for i in g:
print(i)

生成器监听文件末尾追加的例子

def tail():
f = open('文件名', 'r', encoding='utf-8')
f.seek(0, 2)
while True:
line = f.readline()
if line:
yield line
g = tail()
for i in g:
print(i.strip())

生成器中send的用法

动态平均值

def averager():
total = 0
count = 1
averager = None
while True:
term = yield averager
count += 1
total += term
averager = total/count

g = averager()
g.__next__()
print(g.send(20))
print(g.send(30))
print(g.send(28))

send从那一个yield开始接着执行，就把一个值传给了那个yield

send不能用在第一个触发生器

生成函数中有多少个yield就必须有多少个next+send

从生成器中取值的三种方式

#NO.1
g = generator()
for i in g:
if 判断语句
print(i)

#NO.2
g = generator()
g.send(None)

#g = generator()
g.__next__()

python3中用yield from取值

def func():
a = 'AB'
b = 'CD'
yield from a  # from后面接收一个可迭代的对象
yield from b

2）生成器表达式：

与列表解析相似只是把列表解析外面的中括号改为小括号

g = (i*i for i in range(10))  # g就是一个生成器
g.__next__()