系列文章目录

生成器
创建生成器的方法
生成器-使用send方式唤醒
使用yield完成多任务

一、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。为了到达记录当前状态，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，生成器是一种特殊的迭代器

二、创建生成器的方法

1.创建生成器的有很多种方法，第一种只需要把一个列表生成式的[ ]改成( )

然后

注意：第二个（）返回的是生成方式，主要优点是节省内存空间

2. （主要方式）generator非常的强大，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

下面是使用生成器完成斐波拉契数列：

输出结果：

当代码运行到yield语句时，会自动断点，这时所返回的值就是最开始的a=0，如果要继续生成下一个值，就可以使用next方法，启动生成下一个值

注（如果一个函数中有yield语句，那么这个就不再是函数，而是一个生成器的模板。后面发现调用这个函数的时候，也不再是调用了，而是创建一个生成器）

同一个生成器模板，可以创建多个生成器

三、生成器-使用send方式唤醒

我们出了可以使用next函数来唤醒生成器继续执行外，还可以是用send函数来唤醒执行，使用send函数的一个好处是可以在唤醒的同时向断点处传入一个附加数据。所以一般都是需要传入数据的时候才会用send方法

操作：

这里是没有使用send的代码

这个就是使用了send方法的代码，输出的结果是一样的，如果需要传入数据，可以直接在send（）的括号里面添加，至于怎么接收，就需要在yield前面，加一个变量就行

四、使用yield完成多任务

代码：

import time


def task_1():
    while True:
        print("--1--")
        time.sleep(0.1)
        yield


def task_2():
    while True:
        print("--2--")
        time.sleep(0.1)
        yield


def main():
    t1 = task_1()
    t2 = task_2()
    while True:
        next(t1)
        next(t2)


if __name__ == "__main__":
main()