Python3.x：生成器簡介

概念

　任何使用yield的函數都稱之為生成器；使用yield，可以讓函數生成一個序列，該函數返回的對象類型是"generator"，通過該對象連續調用__next__()方法返回序列值；

實例

　生成器函數只有在調用__next()__方法的時候才開始執行函數裏面的語句，例如：

def count(n):  
    while n > 0:  
        yield n   #生成值：n  
        n -= 1  

　使用yield，可以讓函數生成一個序列，該函數返回的對象類型是"generator"，通過該對象連續調用__next__()方法返回序列值；

c = count(5)  
c.__next__()  #python 3.4.3要使用c.__next__()不能使用c.next()
結果：5  
c.__next__() 
結果4 

　在調用count函數時：c=count(5)，並不會打印"counting"只有等到調用c.__next__()時才真正執行裏面的語句。每次調用__next__()方法時，count函數會運行到語句yield n處為止，__next__()的返回值就是生成值n，再次調用__next__()方法時，函數繼續執行yield之後的語句（熟悉Java的朋友肯定知道Thread.yield()方法，作用是暫停當前線程的運行，讓其他線程執行），例如：

def count(n):  
    print ("cunting" ) 
    while n > 0:  
        print (‘before yield‘)  
        yield n   #生成值：n  
        n -= 1  
        print (‘after yield‘ )

上述代碼在第一次調用__next__方法時，並不會打印"after yield"。如果一直調用__next__方法，當執行到沒有可叠代的值後，程序就會報錯：

Traceback (most recent call last): File "", line 1, in
 
 StopIteratio

所以一般不會手動的調用__next__方法，而使用for循環：

for i in count(5):  
    print (i)

實例：用yield實現斐波那契數列

def fibonacci():  
    a=b=1  
    yield a  
    yield b  
    while True:  
        a,b = b,a+b  
        yield b  

調用：

for num in fibonacci():  
    if num > 100:  
        break  
    print (num), 

yield中return的作用：
作為生成器，因為每次叠代就會返回一個值，所以不能顯示的在生成器函數中return 某個值，包括None值也不行，否則會拋出“SyntaxError”的異常，但是在函數中可以出現單獨的return，表示結束該語句。
通過固定長度的緩沖區不斷讀文件，防止一次性讀取出現內存溢出的例子：

def read_file(path):  
    size = 1024  
    with open(path,‘r‘) as f:  
        while True:  
            block = f.read(SIZE)  
            if block:  
                yield block  
            else:  
                return  

如果是在函數中return 具體某個值，就直接拋異常：

def test_return():  
    yield 4  
    return 0  

結果：File "<stdin>", line 3  
SyntaxError: ‘return‘ with argument inside generator  

Python3.x：生成器簡介