Python生成器（Generator）详解 -清零世界

概述

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。

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）。

简单生成器

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

如果要一个一个打印出来，可以通过generator的next()方法：

当然，上面这种不断调用next()方法实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

带yield 语句的生成器

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print b改为yield b就可以了：

举个简单的例子，定义一个generator，依次返回数字1，3，5：

回到fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。

同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来调用它，而是直接使用for循环来迭代：

在 python2.5 中,一些加强特性加入到生成器中,所以除了 next()来获得下个生成的值,用户可以将值回送给生成器[send()],在生成器中抛出异常,以及要求生成器退出[close()]

f = gen(5)
print f.next()
print f.next()
print f.next()
print '===================='
print f.send(9)#发送数字9给生成器
print f.next()
print f.next()

以上是编程之家为你收集整理的Python生成器（Generator）详解全部内容，希望文章能够帮你解决Python生成器（Generator）详解所遇到的程序开发问题。

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