python当中的生成器

最近身边的朋友都在问我迭代器是什么回事，经常跟大家一起讨论python的迭代器，一点点的我觉着自己有了更深一层的理解。我写下这篇文章，希望能对懵懵懂懂的好伙伴有些帮助~

我也不是什么能人，难免说错一些东西，我会认真的把自己理解的说明白，欢迎各路大神批评指正。

生成器是什么？？哇！不到哇~~~（眩晕持续中。。。）

生成器： 生成器是一类特殊的迭代器。

　　他是python提供给我们的一个功能，提供给我们快速简洁的编写迭代器的功能。

　　当我们需要编写一个迭代器的时候，发现迭代器很麻烦，我们需要写__next__和__iter__两个方法：

　　　　__iter__方法负责返回一个迭代器（在迭代器种返回自己，在可迭代对象中返回帮助自己迭代的迭代器）

　　　　__next__方法做两件事：

　　·　　　　1 如果当前要获取的元素没有超出界限，就返回当前元素，然后自己指向为下一个元素等待返回；

　　　　　　 2 如果上次反回了最后一个元素，这一次再调用next的时候已经没有元素了，就抛出StopIteration异常。

　　　　这两个方法中与业务逻辑相关的在next里面，而且next里面抛出异常也与我们想要迭代的元素没有关系，我们写一个迭代器实际上是很麻烦的。

　　在这种情况下，python提供给我们生成器的功能，通过实现一个生成器，我们只需要编写和业务逻辑有关的返回数据部分的代码，而next方法、iter方法和越界抛出异常全都由python帮助我们进行封装，不用我们操心了。这就是生成器！

　　迭代器又是啥啊！！我去（- 。 -） 好委屈。 迭代器呢，我之前发过一篇博文，里面详细的分享了我对迭代器的理解。欢迎伙伴们参考~~ 也可以看其他大神的博文哦~一定要搞明白 迭代器是什么否则，生成器也搞不懂的呢！

OK!!下面我和大家来探讨一下生成器的实现~~~

生成器的实现：

　　生成器有两种编写方法：

　　　　1 ( ) 括号内 放入列表推倒表达式 返回一个生成器对象

　　　　2 yield 关键字函数

　　这两种方法怎么用呢！！ 我们跟大家分享一下 嘻嘻~ 大家要认真读注释哦

1 ( ) 括号内 放入列表推倒表达式 返回一个生成器对象

# 1 ( 列表推导式 )
#生成前十个偶数的列表
list = [ x*2 for x in range(11) ]
print(list)

#生成前十偶数的生成器
oddIterator=( x*2 for x in range(11))
print(type(oddIterator))
for num in oddIterator:
    print(num,end=" ")

从代码种我们可以看出，普通的列表推导式，放到括号当中，接收的对象是一个生成器对象。
    它也是一个迭代器对象，可以放到for循环当中操作，
    也可以用next方法一个一个取出元素，还能看到当越界的时候抛出了StopIteration的异常
    这些复杂的东西都被python帮我们封装了，不需要我们自己操心去处理了。

2 yield 关键字函数
    这个概念有点头痛，这什么是yield关键字函数呢？ 不知道呀~
    请跟我一起理解：假如我们想写一个函数，这个函数的功能是：把传入参数n以内的偶数能给print出来。我们需要用到循环，设置一个临时变量i 从0自增2到n为止，每一次我们都print(i)，这样我们就能在console中得到n以内的全部偶数。
    现在我们更改需求，如果想获取n以内的偶数的生成器，我们把之前的print(i) 改成yield i ，这样就实现了这样功能的生成器。
    先看一段代码！

# yield关键字函数

#这个函数的功能是输出了0到n的所有偶数
def odd(n):
    for i in range(0,n+1,2):
        print(i)
odd(10)

#现在 我们把这个方法改成yield关键字函数的生成器
# 一个n以内偶数的生成器
def odd(n):
    for i in range(0,n+1,2):
        yield i
#用gen10获取一个生成器的对象
gen10 = odd(10)
# 把生成器对象放入for循环当中使用
for i in gen10:
    print(i,end=" ")

从代码种我们可以看出，把我们平时想要得到的数据 用yield关键字声明一下，就可以得到生成器了。
python看到yield会把这个函数帮助我们继续封装，加上next方法和iter方法，并且看到越界后会帮助我们抛出异常。
这些复杂的与业务逻辑无关的已经无需我们编程者来操心了，python帮助我们完成了。

现在说一下yield i 这句话到底发生了什么：
    首先获得了一个迭代器对象gen = odd(20)
    当函数执行到yield i 的时候 实际上函数会把i的数值抛出来，我们调用next(gen)的时候获取了yield 后面的值，然后函数就会暂停，等待下一次再调用next(gen)的时候，函数从yield继续向下执行，直到遇到yield的时候又返回了i的值，然后函数再暂停，等待下一次唤醒。
    这个循环一直做，到函数结束的时候，python帮助咱们抛出了异常。

yield关键字函数的扩展：
    返回值：果我们的生成器yield关键字函数当中，结束时候自己设置了返回值，这个返回值会被抛出的异常接收，存到了异常对象的value属性里面。
    两种唤醒方式：
        1 next(gen) 之前讨论过，调用next后，函数从上一次抛出一个数据暂停之后继续执行，直到遇到yield时候抛出来i返回给next函数再暂停，等待下一次唤醒。
        2 gen.send( mess ) 这个方法也能够唤醒生成器函数，并且得到新的yield抛出数据，不同点是：
            如果我们 把上面的yield抛出改成  msg = yield i , 那么我们用send传入的mess将会在唤醒的时候被msg接收到。如果我们用next方法唤醒，则msg接收到None。

很晕是不是！  我们上一段代码理解一下：

 # yield关键字函数
 #yield关键字函数的生成器
 # 一个n以内偶数的生成器
 def odd(n):
     for i in range(0,n+1,2):
         '''
         代码的执行从右向左，当遇到yield的时候，会把i抛出给next的调用返回，然后函数停在这里
             下一次外面调用next或者send方法唤醒的时候，msg = 开始执行，上一次停在了yield i 这里，左边还没执行
             然后再碰到yield i 的时候把i抛出来再暂停。。。。。。
         '''
         msg = yield i
     '''
     当函数执行结束的时候python认为迭代器结束了，帮我们抛出异常，返回值会被异常对象接收存在了value属性里面
     '''
     return "哈哈哈"
 #用gen获取一个生成器的对象
 gen = odd(5)

 #生成器也是迭代器，用next方法唤醒yield暂停，继续向下执行
 print( next(gen) )#
 print( next(gen) )#
 print( gen.send("传入数据") )#传入数据 4   这个时候 在函数里面会打印出来传入的 “传入数据”， 并返回了下一次的i 也就是4 然后暂停

 #这时候不论next还是send，迭代器都已经结束了 python会帮我们抛出异常，函数的返回值会被异常对象接收存在value属性里
 try :
     print( next(gen) )
 except StopIteration as e :
     print(e.value)      #会打印出 哈哈哈， 也就是odd函数的返回值

其实到这里 知识点就已经全部结束了。 我们再来总结一下：

生成器有两种实现方式：

　　1 () 括号内 放入 列表生成式

　　2 yield 关键字函数：正常写一个业务逻辑函数，把想迭代的数据用yield关键字声明。函数执行到yield关键字会把后面的数值抛出去，然后暂停，等待下一次唤醒。

　　　　两种唤醒方式： gen = 生成器函数()   我们拿到一个生成器对象gen

　　　　　　　　　　1 next(gen)  能够唤醒上一次暂停，函数会从上一次抛出数之后继续执行到再次遇见yield i 把i抛回来 后再暂停

　　　　　　　　　　2 gen.send(mess) 唤醒上一次暂停，并且把mess传入给接收yield 的变量，让我年后函数继续执行遇到 msg = yield i  的时候把i抛出来返回，再暂停。

生成器实质： 它是python提供给我们快速写一个迭代器的功能。我们只关心业务逻辑，把功能实现了，至于迭代器内部的iter方法和next方法已经不用我们操心了，迭代过后的抛出异常也为我们封装好好了。　

　　因为它会被封装成迭代器，所以我们可以把生成器对象放入for in 循环中，也可以用next() 方法去获取元素！！

OK啦！！ 这些知识点晦涩难懂，如果读不懂的伙伴们，希望你们认真学习一些迭代器的知识，这样才能看懂生成器哦~~可以参考我之前的博文，也可以参考其他大神的博文哦~

谢谢观赏，希望对大家有帮助！么么哒~

嘻嘻