python生成器

　　生成器
　　我们学习完推导式之后发现，推导式就是在容器中使用一个for循环而已，为什么没有元组推导式？
　　原因就是＂元组推导式＂的名字不是这样的，而是叫做生成器表达式。 什么是生成器
　　生成器表达式本质上就是一个迭代器，是定义迭代器的一种方式，是允许自定义逻辑的迭代器。生成器使用generator表示。 迭代器和生成器的区别
　　迭代器本身是系统内置的， 无法重写内置的逻辑结构；而生成器是用户自定义的，可以重写逻辑结构。所以生成器就是一个迭代器，只是我们将自己写的迭代器叫做生成器作为区分而已。 创建方式
　　生成器有两种创建方式 生成器表达式，就是＂元组推导式＂ 生成器函数，就是使用def定义，里面使用 yield  关键字生成器表达式基本语法from collections import Iterator, Iterable  # 生成器表达式（元组推导式） gen = (i * 2 for i in range(1, 11)) print(isinstance(gen, Iterable))  # 判断是否是迭代对象 print(isinstance(gen, Iterator))  # 判断是否是迭代器  # 这个 gen 就是生成器 生成器函数
　　我们上面说到，生成器函数如何定义？其实和普通的函数定义的方法是一样的，都是要使用 def  关键字来定义，其它的写法没有任何要求，普通函数怎么写生成器函数就怎么写，唯一的要求就是要使用yield  关键字。
　　要注意， 生成器函数就是一个函数，是使用了yield的函数，只不过生成器函数是用来定义生成器的。 yield关键字
　　yield  这个关键字其实类似于return  关键字，return  关键字的作用是在函数中使用，用来返回数据，yield  关键字的作用也是一样的，就是用来返回数据，但是和return  还有其它的不同之处。yield和return共同点
　　执行到对应语句的时候，就会返回对应的值。 不同点
　　return  执行的时候，函数就跳出，然后return  之后的所有作用域语句就会全部跳出，当函数再次调用的时候，整个函数就重新执行。
　　yield  执行的时候，返回数据，但是函数就会记住跳出的位置，当你再次调用函数（生成器）的时候，就从上一次跳出的地方继续执行，是不是和迭代器的取值有异曲同工之处？yield的使用方法
　　yield的使用方法有两种，一种是和return的使用方法一样，在关键字的后面直接添加返回值，这是推荐使用的方法；
　　第二种方法使用将yield作为一个函数使用，就是在yield后面使用括号，在括号中填写返回的值。 生成器函数的基本使用# 1、定义一个生成器函数 # 生成器函数就是一个使用yield的函数 def myGen(): 	print(1) 	yield 11 	print(2) 	yield 22 	print(3) 	yield 33   # 2、初始化生成器 # 执行生成器函数，返回一个对象，就是生成器对象，简称生成器 from collections import Iterator gen = myGen() res = isinstance(gen, Iterator) print(res)  # True  返回True说明生成器本质上就是一个迭代器   # 3、调用生成器 # 生成器本质上就是一个迭代器，还记得迭代器如何调用吗？ res = next(gen) print(res) ＂＂＂ 结果： 1   （生成器函数中的语句 print(1)） 11  （yield返回的值，print(res)） ＂＂＂ send的使用
　　send  和next  一样，都是用来取出迭代器中的值的函数，send  是生成器的内置函数。而且send和next相比，功能更加的强大，next只能取值；send不但能取值，而且还能发送值。实例
　　定义生成器函数 def myGen():     print(＂process start＂)    #  res获取yield的值    res = yield 100     print(res, ＂内部打印1＂)    print(＂process start＂)    res = yield 200     print(res, ＂内部打印2＂)    print(＂process start＂)    res = yield 300     print(res, ＂内部打印3＂)
　　初始化生成器 gen = myGen()
　　第一次调用生成器 # 在使用send时，第一次传递的数据必须是None，这是硬性语法，以为send第一次传递参数的时候，还没有遇到yield，所以不能传送。 res = gen.send(None)  print(res) ＂＂＂ 结果： process start 100 ＂＂＂ 使用send第一次调用生成器的时候执行了下面的语句：
　　print(＂process start＂) res = yield 100
　　执行到yield 100的时候，才碰到了yield，但是send之前没有遇到过yield，所以不能传入任何值，None没有任何意义，这是硬性语法。
　　这里注意， res = yield 100  中的res此时没有任何价值。因为这个一条语句我们目前只执行了一半，执行了yield 100  ，还有res的赋值没有完成，所以现在的res没有任何的意义。
　　第一次调用生成器，返回100，这个100则是语句 res = yield 100  返回的值。
　　第二次调用 res = next(gen) print(res) ＂＂＂ 结果： None 内部打印1 process start 200 ＂＂＂ 第二次调用执行了以下语句：
　　res = yield 100 print(res, ＂内部打印1＂) print(＂process start＂) res = yield 200
　　注意，生成器函数在调用的时候，会从上一次yield返回值的地方，就是res = yield 100  ，但是这个语句第二次调用的时候，只会执行一半，因为另一半在第一次调用的时候已经执行完了，就是yield 100  ，就是说还有res的赋值没有进行，但是第二次调用使用的是next，next没有传送值的能力，所以res就没有赋予任何值，，在打印的时候，res就是一个None。
　　第三次调用 res = gen.send(＂第三次调用＂) print(res) ＂＂＂ 结果： 第三次调用 内部打印2 process start 300 ＂＂＂ 第三次调用执行的语句是：
　　res = yield 200 print(res, ＂内部打印2＂) print(＂process start＂) res = yield 300
　　这次和第二次的调用基本是一样的，但是这次是使用send调用，所以传送了值过去，执行于是将值赋予了res。
　　第四次调用 res = gen.send(None) print(res)  ＂＂＂ 结果： None 内部打印3 StopIteration  （报错） ＂＂＂ 第四次调用，执行以下语句：
　　res = yield 300 print(res, ＂内部打印3＂)
　　第四次调用生成器，没有可以执行的yield语句，所以返回不了任何数据，因此报出了 StopIteration  的错误。可迭代对象的优化
　　现在我们就已经学习完了容器和迭代器、生成器的相关知识，我们也知道了可迭代对象和迭代器的区别，那么现在我们要说的是，如果我们需要制定一个容器供我们遍历使用，那么我们优先使用迭代器而不是容器这样的一个普通的可迭代对象。
　　在我们之后的日常使用过程当中，我们有时就会发现，我们需要在一个循环中遍历一个容器供我们使用，但是这个容器中的值非常多，使这个容器占据的内存空间非常大，消耗了大量的资源，导致我们的程序非常慢。这个时候我们就需要使用迭代器或者生成器去遍历，迭代器每次遍历只占据当次遍历时的内存空间，因此非常的节省资源，所以这就是我们优先使用迭代器的理由。 总结
　　现在我们就学习完了python中的所有的函数类型，知道了python中的有内置函数、自定义函数，之后我们还会学习一些python的常用标准库和第三方库，里面也有一些我们经常用到的函数。 普通函数，使用def定义 匿名函数，使用lambda定义 闭包函数，内函数调用外函数的变量，并且外函数将内函数返回，这样的嵌套下，外函数就是一个闭包函数，但是一般的情况下，我们并不特意的作出一个闭包函数，而是要使用闭包这么一个功能 高阶函数，就是将函数作为参数使用的函数，常用的内置高阶函数有map、filter、reduce、sorted 递归函数，自己调用自己的函数
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