''' 生成器 : 本质上还是一个迭代器,保证在我们需要的时候,按照我们的需要取值,而并不会立刻生成所有的值,依此大大节约内存,甚至几乎不占用内存 生成器函数 : 函数返回值时,以yield替代return,调用该函数后,返回一个生成器,而并不执行函数 #注 : yield除特殊功能外,相当于return,返回后面的值 生成器的特点(重点) : 在同一个代码块中,生成器绝不二次执行相同的代码 生成器的调用 : generator.__next__() #再次调用时,从上一次调用结束为开始至下一个yield结束 #注 : 调用时,不可使用func().__next()等价替代上文,否则永远只执行第一个yield之前的内容 给上一个yield所在位置传值 : gene,send() #不仅传值,还包括__next__() 案例 : def func() : print("1") a = yield 2 print("3",a) b = yield 4 print("6",b) yield 7 gene = func() #生成一个生成器 print(gene.__next__()) #执行print("1") yield 2 #打印1,返回2; print(gene.send("a")) #执行a = "a" #send函数为该处传值"a" print("3",a) yield 4 #打印3, a,返回4,并打印 print(gene.send("b")) #执行b = "b" #send函数为该处传值"b" print("6",b) yield 7 #打印6,b,返回7,并打印 输出结果 : 1 2 3 a 4 6 b 7 一次性取出生成器里的所有返回值 : list(gene) '''
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。