生成器

1. 什麼是生成器

通過列表生成式，我們可以直接建立一個列表。但是，受到記憶體限制，列表容量肯定是有限的。而且，建立一個包含100萬個元素的列表，不僅佔用很大的儲存空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素佔用的空間都浪費了。所以，如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必建立完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

2. 建立生成器方法1

要建立一個生成器，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把這個列表的成式的[ ]改成( )

建立 L 和 G 的區別僅在於最外層的 [ ] 和 ( ) ， L是一個列表，而G是一個生成器。我們可以直接打印出L的每一個元素，但我們怎麼打印出G的每一個元素呢？如果要一個一個打印出來，可以通過next()函式獲得生成器的下一個返回值：

生成器儲存的是演算法，每次呼叫next(G)，就計算出G的下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，丟擲StopIteration的異常。當然，這種不斷呼叫next() 實在是太變態了，正確的做法是使用for迴圈，因為生成器也是可迭代物件。所以，我們建立了一個生成器後，基本上永遠不會呼叫next()，而是通過for迴圈來迭代它，並且不需要關心StopIteration 異常。

3. 建立生成器方法2

generator非常強大。如果推算的演算法比較複雜，用類似列表生成式的for迴圈方法無法實現的時候，還可以用函式來實現。

比如，著名的斐波拉契數列（Fibonacci），除第一個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得到： 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函式把它打印出來卻很容易：

仔細觀察，可以看出，fib函式實際上是定義了斐波拉契數列的推算規則，可以從第一個元素開始，推算出後續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。

也就是說，上面的函式和generator僅一步之遙。要把fib函式變成generator，只需要把print(b)改為yield b就可以了：

在上面fib的例子，我們在迴圈過程中不斷呼叫yield，就會不斷中斷。當然要給迴圈設定一個條件來退出迴圈，不然就會產生一個無限數列出來。同樣的，把函式改成generator後，我們基本上從來不會用next()來獲取下意個返回值，而是直接使用for迴圈來迭代：

但是用for迴圈呼叫generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中：

4. send

例子：執行到yield時，gen函式作⽤用暫時儲存，返回i的值;temp接收下次c.send("python")，send傳送過來的值，c.next()等價c.send(None)

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