生成器
列表生成式
用于快速地生成一个列表
a = [x*x for x in range(1,9)] print(a) #输出[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]
也可以用于生成函数结果的列表
def f(n):
return n**3
a = [f(x) for x in range(1,9)]
print(a)
#输出[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512]
迭代器
迭代器是一个带状态的对象，他能在你调用 next() 方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了 __next__()方法的对象都是迭代器。
拿斐波拉契数列作例子
def fib(max):
L = []
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
L.append(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return L
这种用法会如果max的很大的话会占用特别多的内存，导致程序卡顿。
使用迭代器可以解决复用可占空间的问题
迭代器可以通过 next() 不断返回数列的下一个数，内存占用始终为常数。
class Fib(object):
def __init__(self, max):
self.max = max
self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.n < self.max:
r = self.b
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.n = self.n + 1
return r
raise StopIteration()
生成器
生成器其实是一种特殊的迭代器。生成器（yield）既可以保持代码的简洁性，又可以减少占用内存的效果。它不需要再像上面的类一样写 __iter__() 和 __next__() 方法了，只需要一个 yiled 关键字。
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
for n in fib(5):
print(n)
#输出
1
1
2
3
5
yield 的作用就是把一个函数变成一个生成器，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个生成器，在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fib 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fib 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。
（1）send()方法
send方法可以往生成器里传值
def f():
print("ok")
n = yield
print(n)
print("ok2")
yield 2
f = f()
f.send(None)
f.send(1)
next(f)
#输出
ok
Traceback (most recent call last):
1
ok2
File "D:/PyCharm Project/test/Starter/test2.py", line 10, in <module>
next(f)
StopIteration
send方法会把值传到yield前的对象，并往下执行到下一个yield。但当使用send之前要先用next或者用send(None)来获取yield的位置，否则无法把值传给yield。
还有一点：
在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕；如果遇到return,如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。而for不报错的原因是内部处理了迭代结束的这种情况。
是一个带状态的对象，他能在你调用 next() 方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了 __next__() （python2中实现 next() ）方法的对象都是迭代器
原文地址：https://www.cnblogs.com/smilepup-hhr/p/9788894.html