生成器

1.列表生成式
通过列表生成式，可以直接创建一个列表，但是受内存限制，列表容量有限，而且创建的列表太大，占用存储空间

a = [i*2 for i in range(10)]
print(a)
#[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

2.生成器
定义：通过某种算法将列表推算出来，不用创建完整的list，节省大量内存空间，这种一边循环一边计算的机制，称作生成器，generator
特点：只有在调用的时候才产生数据，不会象列表一样先将所有数据加载到内存；只记录当前位置，不会象列表一样记录所有数据下标；只有一个方法__next__

2.1将列表生成式转化为生成器

b = (i*2 for i in range(10))            #将一个列表生成式转化生成器只需要将[]-->()
print(b)
# at 0x00492870>

for i in b:                                #通过循环调用生成器中数据
    print(i)
    if i > 5:             #如果在循环中终断程序，会接着调用生成器中的数据
        break
        
print(b.__next__())

print(b.__next__())                           #通过__next 方法一个个调用生成器中数据
print(b.__next__())
print(b.__next__())
print(b.__next__())

2.2通过函数实现生成器

斐波那契数列：除第一个和第二个数之外，任意一个数都可以由前两个数相加得到：
1,1,2,3,5,8,13,21,34...........

用函数实现斐波那契数列如下：

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        print(b)
        a,b = b,a+b             #注：a,b = b,a+b 相当于t = (b,a+b) a=t[0] b=t[1]
        n = n + 1
    return "done"
fib(10)

将上面函数变成生成器，只要把函数中的print(b)改成yeild 即可：

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        #print(b)
        yield b                 #当程序执行到yield会中断，直到下次调用接着执行
        a,b = b,a+b             #注：a,b = b,a+b 相当于t = (b,a+b) a=t[0] b=t[1]
        n = n + 1
    return "--done--"

print(fib(10))

生成器调用：

f = fib(10)

for i in f:                       #使用for循环调用生成器数据
    print(i)

print(f.__next__())               #使用__next__调用
print(f.__next__())               #由于生成器会记录当前位置，这个时候停止生成器去干别的，下次会接着执行
print("----------------")
print(f.__next__())
print("-----------------")

使用__next__方法调用生成器数据超过指定的范围出现报错，报错信息：StopIteration: --done--
可以使用以下方法执行该生成器，将这个报错信息抓出正常返回：

while True:
    try:
        x = f.__next__()
        print("f:",x)
    except StopIteration as e:
        print("generator return value",e.value)
        break

3.生成器实现单线程下的并行效果，生产者消费者模型

import time
def consumer(name):
    print("%s 开始准备吃包子"%(name))
    while True:
        baozi = yield                           #每调用一次生成器，每次在执行到yield的时候会跳出，直到下次调用接着执行
        print("包子%s来了，被%s吃了"%(baozi,name))

def produer(name):
    c1 = consumer("A")                          #consumer是生成器，将其赋值给c1,c2 当用__next__方法调用时，c1和c2分别执行到yield跳出继续执行produer函数
    c2 = consumer("B")
    c1.__next__()                               #执行consumer这个生成器，当执行到yield时中断跳出
    c2.__next__()                               #执行consumer这个生成器，当执行到yield时中断跳出
    print("开始做包子了")
    for i in range(10):                            
       time.sleep(1)
       c1.send(i)                               #__next__只是在调用yield，而send在调用的同时还会给yield传值
       c2.send(i)

# produer("cx")

#注：如果是函数直接consumer("A")  就会执行，但有yield之后就变成生成器，必须使用循环，或者next方法调用才会执行