python基础-生成器

# 生成器的本质就是迭代器，在python中有两种方式来获取生成器：
# 1.通过生成器函数
# 2.通过生成器表达式来实现生成器


def func():
    print("123")
    yield "你好！" # 该函数当中有yield，该函数就是一个生成器函数，yield也有返回的意思


gen = func() #生成器函数在被执行的时候，创建生成器
print(gen)
# <generator object func at 0x00000216F3854040>
# 生成器对象 func 在 0x00000216F3854040
ret = gen.__next__() # 可以让生成器函数执行到下一个yield
# 输出 123
print(ret)
# 输出 你好



# 在一个函数当中可以有多个yield
def func():
    print(11)
    yield "你好"
    print(22)
    yield "你不好"
    print(33)
    yield "你很好"


gen = func()
r = gen.__next__()
print("接受到的数据", r)

r2 = gen.__next__()
print("接受到的数据", r2)

r3 = gen.__next__()
print("接受到的数据", r3)

r4 = gen.__next__()
print("接受到的数据", r4)  # 当程序后面没有yield之后，此时会报错，StopIteration

"""
    生成器函数：
        1. 里面有yield
        2. 生成器函数在被执行的时候，实际是创建一个生成器函数出来
        3. 必须使用__next__()来执行一段代码，会自动执行到下一个yieldj结束
        4. yield也有返回的意思，可以让下一个函数分段执行
        5. 当后面没有yield之后，再次使用__next__()会报错StopIteration
"""


# 生成器函数的最大作用就是节省内存
# 举个例子
# 买一万件衣服
# 常规做法
def order():
    lst = []
    for i in range(10000): # 会比较消费内存
        lst.append(f"衣服{i}")
    return lst

lst =  order()
print(lst)


# 生成器，执行一次next就只会输出一次
def order():
    for i in range(10000):
        yield f"衣服{i}"

lst = order()
print(lst.__next__())

#
def order():
    lst = []
    for i in range(10000):
        lst.append(f"衣服{i}")
        if len(lst) == 50:
            yield lst
            lst = []


lst = order()
print(lst.__next__())


"""
__next__
send
        相同点：可以执行到下一个yield
        不同点：send可以给上一个yield位置传参
"""


def func():
    print("111")
    a = yield "你好"
    print("222", a)
    b = yield "我不好"
    print("333", b)
    c = yield "你也不好"
    yield "红烧"

g = func()
r1 = g.__next__()  # 第一次执行必须用next 不能使用send
print(r1)
r2 = g.send("呵呵") # send给上一个yield位置发送 “呵呵”
print(r2)