python生成器作用

『壹』 python生成器到底有什麼優點

1、節省資源消耗，和聲明序列不同的是生成器在不使用的時候幾乎不佔內存，也沒有聲明計算過程！
2、使用的時候，生成器是隨用隨生成，用完即刻釋放，非常高效！
3、可在單線程下實現並發運算處理效果，非常牛逼，這點不可小視，看看nginx epoll單線程承載的並發量比多線程還效率高很多，最底層就是這個原理！

『貳』 python生成器是怎麼使用的

生成器(generator)概念
生成器不會把結果保存在一個系列中，而是保存生成器的狀態，在每次進行迭代時返回一個值，直到遇到StopIteration異常結束。
生成器語法
生成器表達式： 通列表解析語法，只不過把列表解析的[]換成()
生成器表達式能做的事情列表解析基本都能處理，只不過在需要處理的序列比較大時，列表解析比較費內存。

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>>> gen = (x**2 for x in range(5))
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0x0000000002FB7B40>
>>> for g in gen:
... print(g, end='-')
...
0-1-4-9-16-
>>> for x in [0,1,2,3,4,5]:
... print(x, end='-')
...
0-1-2-3-4-5-

生成器函數： 在函數中如果出現了yield關鍵字，那麼該函數就不再是普通函數，而是生成器函數。
但是生成器函數可以生產一個無線的序列，這樣列表根本沒有辦法進行處理。
yield 的作用就是把一個函數變成一個 generator，帶有 yield 的函數不再是一個普通函數，Python 解釋器會將其視為一個 generator。
下面為一個可以無窮生產奇數的生成器函數。

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def odd():
n=1
while True:
yield n
n+=2
odd_num = odd()
count = 0
for o in odd_num:
if count >=5: break
print(o)
count +=1

當然通過手動編寫迭代器可以實現類似的效果，只不過生成器更加直觀易懂

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class Iter:
def __init__(self):
self.start=-1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.start +=2
return self.start
I = Iter()
for count in range(5):
print(next(I))

題外話： 生成器是包含有__iter()和next__()方法的，所以可以直接使用for來迭代，而沒有包含StopIteration的自編Iter來只能通過手動循環來迭代。

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>>> from collections import Iterable
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(odd_num, Iterable)
True
>>> isinstance(odd_num, Iterator)
True
>>> iter(odd_num) is odd_num
True
>>> help(odd_num)
Help on generator object:

odd = class generator(object)
| Methods defined here:
|
| __iter__(self, /)
| Implement iter(self).
|
| __next__(self, /)
| Implement next(self).
......

看到上面的結果，現在你可以很有信心的按照Iterator的方式進行循環了吧！
在 for 循環執行時，每次循環都會執行 fab 函數內部的代碼，執行到 yield b 時，fab 函數就返回一個迭代值，下次迭代時，代碼從 yield b 的下一條語句繼續執行，而函數的本地變數看起來和上次中斷執行前是完全一樣的，於是函數繼續執行，直到再次遇到 yield。看起來就好像一個函數在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次，每次中斷都會通過 yield 返回當前的迭代值。

yield 與 return
在一個生成器中，如果沒有return，則默認執行到函數完畢時返回StopIteration；

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>>> def g1():
... yield 1
...
>>> g=g1()
>>> next(g) #第一次調用next(g)時，會在執行完yield語句後掛起，所以此時程序並沒有執行結束。
1
>>> next(g) #程序試圖從yield語句的下一條語句開始執行，發現已經到了結尾，所以拋出StopIteration異常。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
StopIteration
>>>

如果遇到return,如果在執行過程中 return，則直接拋出 StopIteration 終止迭代。

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>>> def g2():
... yield 'a'
... return
... yield 'b'
...
>>> g=g2()
>>> next(g) #程序停留在執行完yield 'a'語句後的位置。
'a'
>>> next(g) #程序發現下一條語句是return，所以拋出StopIteration異常，這樣yield 'b'語句永遠也不會執行。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
StopIteration

如果在return後返回一個值，那麼這個值為StopIteration異常的說明，不是程序的返回值。
生成器沒有辦法使用return來返回值。

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>>> def g3():
... yield 'hello'
... return 'world'
...
>>> g=g3()
>>> next(g)
'hello'
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
StopIteration: world

生成器支持的方法

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>>> help(odd_num)
Help on generator object:

odd = class generator(object)
| Methods defined here:
......
| close(...)
| close() -> raise GeneratorExit inside generator.
|
| send(...)
| send(arg) -> send 'arg' into generator,
| return next yielded value or raise StopIteration.
|
| throw(...)
| throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator,
| return next yielded value or raise StopIteration.
......

close()
手動關閉生成器函數，後面的調用會直接返回StopIteration異常。

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>>> def g4():
... yield 1
... yield 2
... yield 3
...
>>> g=g4()
>>> next(g)
1
>>> g.close()
>>> next(g) #關閉後，yield 2和yield 3語句將不再起作用
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
StopIteration

send()
生成器函數最大的特點是可以接受外部傳入的一個變數，並根據變數內容計算結果後返回。
這是生成器函數最難理解的地方，也是最重要的地方，實現後面我會講到的協程就全靠它了。

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def gen():
value=0
while True:
receive=yield value
if receive=='e':
break
value = 'got: %s' % receive

g=gen()
print(g.send(None))
print(g.send('aaa'))
print(g.send(3))
print(g.send('e'))

執行流程：
通過g.send(None)或者next(g)可以啟動生成器函數，並執行到第一個yield語句結束的位置。此時，執行完了yield語句，但是沒有給receive賦值。yield value會輸出初始值0注意：在啟動生成器函數時只能send(None),如果試圖輸入其它的值都會得到錯誤提示信息。
通過g.send(『aaa』)，會傳入aaa，並賦值給receive，然後計算出value的值，並回到while頭部，執行yield value語句有停止。此時yield value會輸出」got: aaa」，然後掛起。
通過g.send(3)，會重復第2步，最後輸出結果為」got: 3″
當我們g.send(『e』)時，程序會執行break然後推出循環，最後整個函數執行完畢，所以會得到StopIteration異常。
最後的執行結果如下：

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0
got: aaa
got: 3
Traceback (most recent call last):
File "h.py", line 14, in <mole>
print(g.send('e'))
StopIteration

throw()
用來向生成器函數送入一個異常，可以結束系統定義的異常，或者自定義的異常。
throw()後直接跑出異常並結束程序，或者消耗掉一個yield，或者在沒有下一個yield的時候直接進行到程序的結尾。

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def gen():
while True:
try:
yield 'normal value'
yield 'normal value 2'
print('here')
except ValueError:
print('we got ValueError here')
except TypeError:
break

g=gen()
print(next(g))
print(g.throw(ValueError))
print(next(g))
print(g.throw(TypeError))

輸出結果為：

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normal value
we got ValueError here
normal value
normal value 2
Traceback (most recent call last):
File "h.py", line 15, in <mole>
print(g.throw(TypeError))
StopIteration

解釋：
print(next(g))：會輸出normal value，並停留在yield 『normal value 2』之前。
由於執行了g.throw(ValueError)，所以會跳過所有後續的try語句，也就是說yield 『normal value 2』不會被執行，然後進入到except語句，列印出we got ValueError here。然後再次進入到while語句部分，消耗一個yield，所以會輸出normal value。
print(next(g))，會執行yield 『normal value 2』語句，並停留在執行完該語句後的位置。
g.throw(TypeError)：會跳出try語句，從而print(『here』)不會被執行，然後執行break語句，跳出while循環，然後到達程序結尾，所以跑出StopIteration異常。
下面給出一個綜合例子，用來把一個多維列表展開，或者說扁平化多維列表)

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def flatten(nested):

try:
#如果是字元串，那麼手動拋出TypeError。
if isinstance(nested, str):
raise TypeError
for sublist in nested:
#yield flatten(sublist)
for element in flatten(sublist):
#yield element
print('got:', element)
except TypeError:
#print('here')
yield nested

L=['aaadf',[1,2,3],2,4,[5,[6,[8,[9]],'ddf'],7]]
for num in flatten(L):
print(num)

如果理解起來有點困難，那麼把print語句的注釋打開在進行查看就比較明了了。

總結
按照鴨子模型理論，生成器就是一種迭代器，可以使用for進行迭代。
第一次執行next(generator)時，會執行完yield語句後程序進行掛起，所有的參數和狀態會進行保存。再一次執行next(generator)時，會從掛起的狀態開始往後執行。在遇到程序的結尾或者遇到StopIteration時，循環結束。
可以通過generator.send(arg)來傳入參數，這是協程模型。
可以通過generator.throw(exception)來傳入一個異常。throw語句會消耗掉一個yield。可以通過generator.close()來手動關閉生成器。
next()等價於send(None)

『叄』 c4d python生成器有什麼作用

python生成器有什麼作用
1、主要是開發快，語言簡潔，沒那麼多技巧，所以讀起來很清楚容易。
2、C/C++可以寫python的mole，標准庫里就有用C/C++寫的東西，這個跟java的JNI類似。
3、python的gui一般是用tkinter，就是tk的python的wrapper。python沒有像xna那麼方便的工具。
4、python不是為了網路設計的。python是1991年有的，WWW是1993年才被CERN開放的。網路編程用python主要是為了開發快。
5、像VS那樣功能強的IDE，有要錢的PyCharm和不要錢的PyDev。PyDev有Eclipse的插件版本或者是Aptana Studio版本。

『肆』 python生成器到底有什麼優點

在Python這門語言中，生成器毫無疑問是最有用的特性之一。與此同時，也是使用的最不廣泛的Python特性之一。究其原因，主要是因為，在其他主流語言裡面沒有生成器的概念。正是由於生成器是一個「新」的東西，所以，它一方面沒有引起廣大工程師的重視，另一方面，也增加了工程師的學習成本，最終導致大家錯過了Python中如此有用的一個特性。

1. 迭代器協議

由於生成器自動實現了迭代器協議，而迭代器協議對很多人來說，也是一個較為抽象的概念。所以，為了更好的理解生成器，我們需要簡單的回顧一下迭代器協議的概念。

迭代器協議是指：對象需要提供next方法，它要麼返回迭代中的下一項，要麼就引起一個StopIteration異常，以終止迭代

可迭代對象就是：實現了迭代器協議的對象

協議是一種約定，可迭代對象實現迭代器協議，Python的內置工具(如for循環，sum，min，max函數等)使用迭代器協議訪問對象。

舉個例子：在所有語言中，我們都可以使用for循環來遍歷數組，Python的list底層實現是一個數組，所以，我們可以使用for循環來遍歷list。

2. 生成器

Python使用生成器對延遲操作提供了支持。所謂延遲操作，是指在需要的時候才產生結果，而不是立即產生結果。這也是生成器的主要好處。

Python有兩種不同的方式提供生成器：

生成器函數：常規函數定義，但是，使用yield語句而不是return語句返回結果。yield語句一次返回一個結果，在每個結果中間，掛起函數的狀態，以便下次重它離開的地方繼續執行

生成器表達式：類似於列表推導，但是，生成器返回按需產生結果的一個對象，而不是一次構建一個結果列表

4. 使用生成器的注意事項

5. 總結

本文深入淺出地介紹了Python中，一個容易被大家忽略的重要特性，即Python的生成器。為了講解生成器，本文先介紹了迭代器協議，然後介紹了生成器函數和生成器表達式，並通過示例演示了生成器的優點和注意事項。在實際工作中，充分利用Python生成器，不但能夠減少內存使用，還能夠提高代碼可讀性。掌握生成器也是Python高手的標配。希望本文能夠幫助大家理解Python的生成器。

『伍』 python生成器到底有什麼優點

1. 迭代器協議

由於生成器自動實現了迭代器協議，而迭代器協議對很多人來說，也是一個較為抽象的概念。所以，為了更好的理解生成器，我們需要簡單的回顧一下迭代器協議的概念。
迭代器協議是指：對象需要提供next方法，它要麼返回迭代中的下一項，要麼就引起一個StopIteration異常，以終止迭代

可迭代對象就是：實現了迭代器協議的對象

協議是一種約定，可迭代對象實現迭代器協議，Python的內置工具(如for循環，sum，min，max函數等)使用迭代器協議訪問對象。

舉個例子：在所有語言中，我們都可以使用for循環來遍歷數組，Python的list底層實現是一個數組，所以，我們可以使用for循環來遍歷list。如下所示：
>>> for n in [1, 2, 3, 4]:
... print n

但是，對Python稍微熟悉一點的朋友應該知道，Python的for循環不但可以用來遍歷list，還可以用來遍歷文件對象，如下所示：
>>> with open(『/etc/passwd』) as f: # 文件對象提供迭代器協議
... for line in f: # for循環使用迭代器協議訪問文件
... print line
...

為什麼在Python中，文件還可以使用for循環進行遍歷呢？這是因為，在Python中，文件對象實現了迭代器協議，for循環並不知道它遍歷的是一個文件對象，它只管使用迭代器協議訪問對象即可。正是由於Python的文件對象實現了迭代器協議，我們才得以使用如此方便的方式訪問文件，如下所示：
>>> f = open('/etc/passwd')
>>> dir(f)
['__class__', '__enter__', '__exit__', '__iter__', '__new__', 'writelines', '...'

2. 生成器

Python使用生成器對延遲操作提供了支持。所謂延遲操作，是指在需要的時候才產生結果，而不是立即產生結果。這也是生成器的主要好處。

Python有兩種不同的方式提供生成器：
生成器函數：常規函數定義，但是，使用yield語句而不是return語句返回結果。yield語句一次返回一個結果，在每個結果中間，掛起函數的狀態，以便下次重它離開的地方繼續執行
生成器表達式：類似於列表推導，但是，生成器返回按需產生結果的一個對象，而不是一次構建一個結果列表

2.1 生成器函數

我們來看一個例子，使用生成器返回自然數的平方（注意返回的是多個值）：
def gensquares(N):
for i in range(N):
yield i ** 2

for item in gensquares(5):
print item,

使用普通函數：
def gensquares(N):
res = []
for i in range(N):
res.append(i*i)
return res

for item in gensquares(5):
print item,

可以看到，使用生成器函數代碼量更少。

2.2 生成器表達式

使用列表推導，將會一次產生所有結果：
>>> squares = [x**2 for x in range(5)]
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16]

將列表推導的中括弧，替換成圓括弧，就是一個生成器表達式：
>>> squares = (x**2 for x in range(5))
>>> squares
<generator object at 0x00B2EC88>
>>> next(squares)
0
>>> next(squares)
1
>>> next(squares)
4
>>> list(squares)
[9, 16]

Python不但使用迭代器協議，讓for循環變得更加通用。大部分內置函數，也是使用迭代器協議訪問對象的。例如， sum函數是Python的內置函數，該函數使用迭代器協議訪問對象，而生成器實現了迭代器協議，所以，我們可以直接這樣計算一系列值的和：
>>> sum(x ** 2 for x in xrange(4))

而不用多此一舉的先構造一個列表：
>>> sum([x ** 2 for x in xrange(4)])

2.3 再看生成器

前面已經對生成器有了感性的認識，我們以生成器函數為例，再來深入探討一下Python的生成器：
語法上和函數類似：生成器函數和常規函數幾乎是一樣的。它們都是使用def語句進行定義，差別在於，生成器使用yield語句返回一個值，而常規函數使用return語句返回一個值
自動實現迭代器協議：對於生成器，Python會自動實現迭代器協議，以便應用到迭代背景中（如for循環，sum函數）。由於生成器自動實現了迭代器協議，所以，我們可以調用它的next方法，並且，在沒有值可以返回的時候，生成器自動產生StopIteration異常
狀態掛起：生成器使用yield語句返回一個值。yield語句掛起該生成器函數的狀態，保留足夠的信息，以便之後從它離開的地方繼續執行
3. 示例

我們再來看兩個生成器的例子，以便大家更好的理解生成器的作用。

首先，生成器的好處是延遲計算，一次返回一個結果。也就是說，它不會一次生成所有的結果，這對於大數據量處理，將會非常有用。

大家可以在自己電腦上試試下面兩個表達式，並且觀察內存佔用情況。對於前一個表達式，我在自己的電腦上進行測試，還沒有看到最終結果電腦就已經卡死，對於後一個表達式，幾乎沒有什麼內存佔用。
sum([i for i in xrange(10000000000)])
sum(i for i in xrange(10000000000))

除了延遲計算，生成器還能有效提高代碼可讀性。例如，現在有一個需求，求一段文字中，每個單詞出現的位置。

不使用生成器的情況：
def index_words(text):
result = []
if text:
result.append(0)
for index, letter in enumerate(text, 1):
if letter == ' ':
result.append(index)
return result

使用生成器的情況：
def index_words(text):
if text:
yield 0
for index, letter in enumerate(text, 1):
if letter == ' ':
yield index

這里，至少有兩個充分的理由說明 ，使用生成器比不使用生成器代碼更加清晰：
使用生成器以後，代碼行數更少。大家要記住，如果想把代碼寫的Pythonic，在保證代碼可讀性的前提下，代碼行數越少越好
不使用生成器的時候，對於每次結果，我們首先看到的是result.append(index)，其次，才是index。也就是說，我們每次看到的是一個列表的append操作，只是append的是我們想要的結果。使用生成器的時候，直接yield index，少了列表append操作的干擾，我們一眼就能夠看出，代碼是要返回index。
這個例子充分說明了，合理使用生成器，能夠有效提高代碼可讀性。只要大家完全接受了生成器的概念，理解了yield語句和return語句一樣，也是返回一個值。那麼，就能夠理解為什麼使用生成器比不使用生成器要好，能夠理解使用生成器真的可以讓代碼變得清晰易懂。

4. 使用生成器的注意事項

相信通過這篇文章，大家已經能夠理解生成器的作用和好處。但是，還沒有結束，使用生成器，也有一點注意事項。

我們直接來看例子，假設文件中保存了每個省份的人口總數，現在，需要求每個省份的人口佔全國總人口的比例。顯然，我們需要先求出全國的總人口，然後在遍歷每個省份的人口，用每個省的人口數除以總人口數，就得到了每個省份的人口佔全國人口的比例。

如下所示：
def get_province_population(filename):
with open(filename) as f:
for line in f:
yield int(line)

gen = get_province_population('data.txt')
all_population = sum(gen)
#print all_population
for population in gen:
print population / all_population

執行上面這段代碼，將不會有任何輸出，這是因為，生成器只能遍歷一次。在我們執行sum語句的時候，就遍歷了我們的生成器，當我們再次遍歷我們的生成器的時候，將不會有任何記錄。所以，上面的代碼不會有任何輸出。

『陸』 python生成器和迭代器的區別

迭代器和生成器都是Python中特有的概念，迭代器可以看作是一個特殊的對象，每次調用該對象時會返回自身的下一個元素，從實現上來看，一個可迭代的對象必須是定義了__iter__()方法的對象，而一個迭代器必須是定義了__iter__()方法和next()方法的對象。生成器的概念要比迭代器稍顯復雜，因為生成器是能夠返回一個迭代器的函數，其最大的作用是將輸入對象返回為一個迭代器。Python中使用了迭代的概念，是因為當需要循環遍歷一個較大的對象時，傳統的內存載入方式會消耗大量的內存，不如需要時讀取一個元素的方式更為經濟快捷。
迭代器
迭代器（iterator）是一種對象，它能夠用來遍歷標准模板庫容器中的部分或全部元素，每個迭代器對象代表容器中的確定的地址。迭代器修改了常規指針的介面，所謂迭代器是一種概念上的抽象：那些行為上像迭代器的東西都可以叫做迭代器。然而迭代器有很多不同的能力，它可以把抽象容器和通用演算法有機的統一起來。
迭代器提供一些基本操作符：*、++、==、!=、=。這些操作和C/C++「操作array元素」時的指針介面一致。不同之處在於，迭代器是個所謂的復雜的指針，具有遍歷復雜數據結構的能力。其下層運行機製取決於其所遍歷的數據結構。因此，每一種容器型別都必須提供自己的迭代器。事實上每一種容器都將其迭代器以嵌套的方式定義於內部。因此各種迭代器的介面相同，型號卻不同。這直接導出了泛型程序設計的概念：所有操作行為都使用相同介面，雖然它們的型別不同。
迭代器使開發人員能夠在類或結構中支持foreach迭代，而不必整個實現IEnumerable或者IEnumerator介面。只需提供一個迭代器，即可遍歷類中的數據結構。當編譯器檢測到迭代器時，將自動生成IEnumerable介面或者IEnumerator介面的Current，MoveNext和Dispose方法。
生成器
生成器是一次生成一個值的特殊類型函數。可以將其視為可恢復函數。調用該函數將返回一個可用於生成連續 x 值的生成器【Generator】
簡單的說就是在函數的執行過程中，yield語句會把你需要的值返回給調用生成器的地方，然後退出函數，下一次調用生成器函數的時候又從上次中斷的地方開始執行，而生成器內的所有變數參數都會被保存下來供下一次使用。

『柒』 python生成器到底有什麼優點

1、節省資源消耗，和聲明序列不同的是生成器在不使用的時候幾乎不佔內存，也沒有聲明計算過程！
2、使用的時候，生成器是隨用隨生成，用完即刻釋放，非常高效！
3、可在單線程下實現並發運算處理效果，非常牛逼，這點不可小視，看看nginx epoll單線程承載的並發量比多線程還效率高很多，最底層就是這個原理！

『捌』 python迭代器和生成器的區別

迭代器

迭代是Python最強大的功能之一，是訪問集合元素的一種方式。

迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。

迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束，迭代器只能往前不會後退。

迭代器有兩個基本的方法：iter()和next()。

生成器

在Python中，使用了yield的函數被稱為生成器。

跟普通函數不同的是，生成器是一個返回迭代器的函數，只能用於迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器。

在調用生成器運行的過程中，每次遇到yield時函數會暫停並保存當前所有的運行信息，返回yield的值，並在下一次執行next()方法時從當前位置繼續運行。

調用一個生成器函數，返回的是一個迭代器對象。

迭代器與生成器之間的區別：

迭代器是一個更抽象的概念，任何對象，如果它的類有NEXTiter方法返回自己本身，對於string、list、dict、tuple等這類容器對象，使用for循環遍歷是很方便的。在後台For語言對容器對象條用iter()函數，iter()是Python的內置函數。iter()會返回一個定義了next()方法迭代器對象，在容器中逐個訪問容器的元素，next()也是Python的內置函數，next()會拋出StopIteration異常。

生成器是創新迭代器的簡單而強大的工具，它們寫起來就好像正則函數，只是在需要返回數據的時候使用yield 語句。

迭代器協議，對象需要提供next()方法，它要麼返回迭代中的下一項，要麼就引起一個StopIteration異常，終止迭代。

可迭代對象，實現了迭代器協議對象。list、tuple、dict都是Iterable可迭代的對象，但不是Iterator迭代器對象。

『玖』 Python中生成器的理解

9.10. 生成器
Generator 是創建迭代器的簡單而強大的工具。它們寫起來就像是正規的函數，需要返回數據的時候使用 yield 語句。每次 next() 被調用時，生成器回復它脫離的位置（它記憶語句最後一次執行的位置和所有的數據值）。以下示例演示了生成器可以很簡單的創建出來:
前一節中描述了基於類的迭代器，它能作的每一件事生成器也能作到。因為自動創建了 __iter__() 和 __next__() 方法，生成器顯得如此簡潔。
另一個關鍵的功能在於兩次執行之間，局部變數和執行狀態都自動的保存下來。這使函數很容易寫，而且比使用 self.index 和 self.data 之類的方式更清晰。
除了創建和保存程序狀態的自動方法，當發生器終結時，還會自動拋出 StopIteration 異常。綜上所述，這些功能使得編寫一個正規函數成為創建迭代器的最簡單方法。
Generator 是創建迭代器的簡單而強大的工具。它們寫起來就像是正規的函數，需要返回數據的時候使用 yield 語句。每次 next() 被調用時，生成器回復它脫離的位置（它記憶語句最後一次執行的位置和所有的數據值）。以下示例演示了生成器可以很簡單的創建出來:
前一節中描述了基於類的迭代器，它能作的每一件事生成器也能作到。因為自動創建了 __iter__() 和 __next__() 方法，生成器顯得如此簡潔。
另一個關鍵的功能在於兩次執行之間，局部變數和執行狀態都自動的保存下來。這使函數很容易寫，而且比使用 self.index 和 self.data 之類的方式更清晰。
除了創建和保存程序狀態的自動方法，當發生器終結時，還會自動拋出 StopIteration 異常。綜上所述，這些功能使得編寫一個正規函數成為創建迭代器的最簡單方法。