【python】生成器

利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。

但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。

为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器** (generator** 英 /?d?en?re?t?(r)/ )**。**

生成器是一类特殊的迭代器

1.1创建生成器方法1

要创建一个生成器，有很多种方法，第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成（）

fun = (x*2 for x in range(5))  # ()表示生成器
# 方法一
for x in fun:
    print(x)
# 方法二
print(next(fun))
print(next(fun))
print(next(fun))
print(next(fun))
print(next(fun))

创建 L 和 G 的区别仅在于最外层的 [ ] 和 ( ) ， L 是一个列表，而 G 是一个生成器。我们可以直接打印出列表L的每一个元素，而对于生成器G，不能直接打印，要用for循环或者用next()函数打印每一个元素。

1.2创建生成器方法2

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

yield 关键字

著名的斐波拉契数列（Fibonacci）

#函数实现
def lib(max):
    n, a, b = 0,0,1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1


lib(6)

有了yield关键字，我们就有了一种自定义迭代器的实现方式。yield可以用于返回值，但不同于return， 函数一旦遇到return就结束了，而yield可以保存函数的运行状态挂起函数，用来返回多次值

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
a = fib(6)
print(a)
for i in a:
    print(i)