弄懂这 6 个问题，拿下 Python 生成器！

今天介绍生成器和yield的弄懂用法，通过如下8、个问9个小问题，题拿相信大家会对它们有一点新的成器认识。

1. 什么是弄懂可迭代对象?

可迭代对象，英文Iterable，个问是题拿一个形容词，这类对象和Java语言类似，成器都可看作是弄懂一类接口，抽象地描述事物具备怎样的个问能力。所以，题拿Iterable自然具备可迭代能力。成器

如下，弄懂常见的个问list，Iterator等都是题拿Iterable对象：

In [33]: from collections.abc import Iterable,Iterator                       In [34]: issubclass(list,Iterable)                                           Out[34]: True In [35]: issubclass(Iterator,Iterable)  

2. 什么是一个生成器?

生成器是可迭代的(Iterable)，最简单的创建生成器方法是通过一对()，如下所示：

In [37]: g = (i*i for i in [1,4,0])                                          In [38]: g                                                                   Out[38]: <generator object <genexpr> at 0x7fe8956e96d0> 

g 是一个生成器对象，generator object

获取生成器对象的元素，可使用next函数，云服务器如下所示，获取第一个元素：

In [39]: next(g)                                                             Out[39]: 1 

获取第二个元素：

In [40]: next(g)                                                             Out[40]: 16 

3. 创建生成器的几种方法?

如上所见，使用一对()能够创建一个生成器对象。

除此之外，想必大家也都知道，是使用关键字 yield. yield出现在一个函数中，运行到yield处，返回的对象便是生成器对象(generator object).

4. 生成器是迭代器吗?

生成器对象(generator object)一定也是迭代器对象(Iterator object)，如上面的生成器g，使用内置函数isinstance验证，返回True：

In [43]: isinstance(g,Iterator)                                              Out[43]: True 

因此，它具备一切迭代器的特性，关于迭代器我们已在上一个话题讨论，简而言之，迭代器的几个特点：

是有去无回的， 迭代器无需提前知道整个列表的所有元素， 无需加载所有元素到RAM中尽而它是节省内存的(memory-efficient).

生成器同样具备这些特性。除此之外，它还有一些独有的b2b供应网特性，下面跟随yield 我们便能看出来。

5. 如何用一句话描述 yield?

yield 关键字的用法在stackoverflow上也是最热的问题之一，借用一个最热回答中的解释：

yield is a keyword that is used like return, except the function will return a generator.

yield 是一个特殊的return, 它返回一个生成器对象。

说实话，理解这些只是皮毛。那么，如何精通yield的用法呢?

6. 如何精通yield的用法?

要想精通yield，你必须首先搞清楚一点：

当你调用带有yield的函数时，函数并没有执行任何一行，只是返回一个生成器对象

为了帮助大家理解，创建一个带有yield的函数：

def gfun():     mylist = range(3)     for i in mylist:         yield i*i g = gfun() print(g) 

为了加深印象，你可以自己调试验证一遍，函数第一行打的断点始终未被命中。

带yield的函数和for结合使用，第一次调用上一步创建的生成器对象后，将会进入函数体直到遇到yield返回值。

然后，免费信息发布网for循环再进入函数时，直接跑到yield的下一句。直到生成器对象变空为止。

使用下面代码演示yield的上面过程：

def createGenerator():     mylist = range(3)     for i in mylist:         yield i*i         print(i*i) g = createGenerator() print(g) for gi  in g:     pass 

参考录制的gif：

7. yield 都有哪些重要价值?

Python引入yield后，便拥有具备实现协程的能力，协程的确是一种高效的编程模型，关于协程的理解，后面专题会详细讨论。包括更高级的功能如异步等，根基都是yield.

8. yield 和 itertools

yield重要性和使用广泛性还提现在，Python单独一个模块专门用于管理迭代器和生成器对象，便是itertools，里面封装的方法特性后面再讨论。

9. yield 使用案例

yield实现浮点数步长的frange：

def frange(start,end,step):     i = start     while i<end:         yield round(i,3)         i+=step 

调用frange：

for item in frange(10,14,0.8):     print(item) 

结果：

10 10.8 11.6 12.4 13.2 

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