Python生成器的介绍与使用

如上例，第一次 输出f，它就是一个generator，之后每次next，它就执行到yield a。

当然其实平常很少用到next()，我们直接用for循环就可以遍历一个generator，其实for循环的内部实现就是不停调用next()。

生成器可以避免不必要的计算，带来性能上的提升；而且会节约空间，可以实现无限循环（无穷大的）的数据结构。

生成器语法
生成器表达式： 通列表解析语法，只不过把列表解析的[]换成()
生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理，只不过在需要处理的序列比较大时，列表解析比较费内存。

生成器函数： 在函数中如果出现了yield关键字，那么该函数就不再是普通函数，而是生成器函数。

在Python中，yield就是这样的一个生成器。

yield 生成器的运行机制：

当你问生成器要一个数时，生成器会执行，直至出现 yield 语句，生成器把 yield 的参数给你，之后生成器就不会往下继续运行。 当你问他要下一个数时，他会从上次的状态。开始运行，直至出现yield语句，把参数给你，之后停下。如此反复 直至退出函数。

yield的使用：

在Python中，当你定义一个函数，使用了yield关键字时，这个函数就是一个生成器，它的执行会和其他普通的函数有很多不同，函数返回的是一个对象，而不是你平常 所用return语句那样，能得到结果值。如果想取得值，那得调用next()函数

下面以斐波拉契为例：

#coding:utf8
def fib(max): #10
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max: #n<10
        #print(b)
        yield b
        a, b = b, a + b

        n += 1
    return 

f = fib(10)
for i in f:
    print f 

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