python生成器表达式（python 生成器和迭代器通俗理解）
先来学几个英文单词，本文统一使用英文单词表示以下概念：
「」：「可迭代对象」
「」：「迭代器」
「」：「生成器」
本文的重点是「」，之所以上来就说这3个概念，是因为：
只不过是和的一种简单形式。
用类的形式写/，要定义类，并包含至少三个函数：，和，但用只要定义一个函数就搞定了。
我在面试程序员的时候，连续几个号称资深的程序员，回答的问题都回答的不好。如果你能理解透彻这篇文章，对你的加薪作用可能不止一千。
虽然有标题党的嫌疑，但具有实在的意义。所以既然进来了，就耐心读下去吧。一周能理解透一个重要概念，假以时日，你就是高手。
如果你对和一无所知，建议先阅读本文的姊妹篇：
『终结者 #2』可迭代对象（) vs 迭代器（) vs 生成器 ()
我们先用「/」的方式来定一个「随机数生成器」，我把它命名为「」，它的功能是：
随机生成若干个1到100之间的随机数。
class ():
def (self, total):
self.count = 0
self.total = total
def (self):
self
def (self):
if self.count == self.total:
raise
= .(1, 100)
self.count += 1
使用上面的类生成88个随机数：
for i in (88):
print(i)
这是一个类，包含，和个函数：
(100)调用函数创建了一个可以生成100个随机数的对象。
for语句循环这个对象的时候首先调用函数获取，也就是这个对象本身。
然后for不停调用函数做循环，直到抛出异常。
整个过程有点小复杂，也难以理解。的出现就是为了简化这种复杂的写法。
实现同样的功能，只需要一个「函数」就够了：
def (total):
for _ in range(0, total):
yield .(1, 100)
调用过程不变：
for i in (88):
print(i)
for循环过程
结合上面的的例子，我们看一下for循环的过程：
调用函数(88):，并不会马上执行函数中的代码，而是返回一个对象。
for循环通过内置的next函数调用这个对象，直到对象抛出异常为止。
试验一下：
def (total):
for _ in range(0, total):
yield .(1, 100)
g = (88)
print(type(g))
执行上面这段代码，会打印出：
函数中没有语句，只有「yield」语句。所以生成器就是：「有yield关键词的函数」。
也可以有语句，语句就相当于抛出了异常，会结束函数。
使用next()函数执行中的代码，上面的for循环也是这个原理。
当代码执行到「yield」语句的时候，yield会返回一个值给调用者，然后函数暂定在原地，等待下次调用。
下次调用会从上次暂定的地方继续执行代码。这个过程会重复直到所有代码都执行完成，或者抛出了异常。
来看一个例子：
#
def ():
print('这是第一步，你好！！')
yield
print('这是第二步，你还好吗？')
yield
print('这是第三步，再见！')
s = ()
next(s)
next(s)
next(s)
运行一下，打印的结果如下：
---第一次调用
这是第一步，你好！！
---第二次调用
这是第二步，你还好吗？
---第三次调用
这是第三步，再见！
(most call last):
File "/Users//git////gen.py", line 47, in
next(s)
说明一下：
yield关键词会让函数暂停，也可以没有返回值
「可以把理解成有状态的函数」。一般的函数没有自己的状态，执行一次就结束了。但是有自己的状态可以被多次调用。
实际上背后就是一个类，所以它有状态。上一节中我们说过，就是/类的一种简单写法。
除了函数的写法之外，还可以用表达式的写法。它的写法和列表推导式类似，区别就是把中括号**[...]「改成小括号」(...)**。
这是一个列表推导式：
sys
# 生成1到1万的数字的平方
= [i * 2 for i in range(10000)]
这是表达式：
sys
# 生成1到1万的数字的平方
= (i * 2 for i in range(10000))
前者会在内存中生成10000个数字，放在列表中。
后者不会马上生成，当你每次用next()函数去调用它的时候，它会生成一个并返回。
如果你对推导式不熟悉，请看终结者系列的另一篇文章。链接见文末。
因为可以被循环，经常被拿来和list做对比。它最让人津津乐道的是它的性能优越性。
假如你开了一家汉堡店，有个大客户向你订购1000万个汉堡。你会一次性生产完这些汉堡吗？
傻的汉堡店主会这样：
一次性生产完1000万个汉堡，可是店里根本放不下啊。再租个仓库放。可是后来发现汉堡都坏掉了。
聪明的汉堡店主会这样：
分批生产！客户什么时候来要，就给他们马上生产一批，既不会把店占满，汉堡还新鲜！
那如果有个需求，让你生成100亿个随机数，再求和。你会这样写吗？
# 请不要尝试下面的代码，因为你的电脑可能会卡死！！！
= []
for i in range(1, ):
.(.(1, 100))
print(sum())
如果这样写，你的程序会在内存中生成100亿个整数，这也许会占满你的内存。
正确的写法是使用，就用我们上面的吧：
print(sum(()))
前面使用list的时候，要先在内存中生成100亿个数字，然后再求和，这占空间又费时间。
而用是每次用到的时候才生成1个，不用那么多空间。
我们可以测试一下前面的推导式的例子中占用的内存情况：
>>> sys
>>> = [i * 2 for i in range(10000)]
>>> sys.()
87624 # 列表推导式占用了87624字节的内存
>>> = (i ** 2 for i in range(10000))
>>> print(sys.())
120 # 只占用了87624字节的内存
这个例子中只生成10000个数字，区别还没那么大。如果是生成100亿个数字，区别会更大，因为占用的内存基本是恒定的，和数字多少无关。
如果你曾经在写代码的时候犯了「傻汉堡店主」的问题，那么不要羞愧，因为语言的设计者们都犯过这样的错误！
在 2中很多标准库使用列表形式，出现内存问题。所以在 3中很多标准库都改用了。
比如：
range()函数在 2中返回的是一个列表，在 3中返回的是一个。
字符串的迭代器也是一个
print(iter('终结者2'))
print(iter(range(1, 10000)))
打印结果：
我们再来多看几个代码例子，有的很简单，目的是为了给你增加更多的代码感觉。
range是一个，所以多大的range内存都不会爆for i in range(5):
print(i)
三次方生成器def (n):
for i in range(1, n, 2):
yield i**3
表达式形式的三次方生成器 = (i**3 for i in range(1,10,2))
不只是用在for循环中，我们可以手动用next()函数调用它def (n):
for i in range(1, n, 2):
yield i * (i + 1)
= (6)
next()
2
next()
12
next()
30
next()
> error
普通的执行到yield就暂停，可以返回一个值或者不返回。
除了可以返回值，它还可以接收调用者传值进来，这就要使用send()方法。
除了send()方法，还有，close()方法。
能通过yield返回值，也能够通过send()接收值，这就不是普通的，而是进入了协程的领域了，需要专门的文章来讲，「我们下次再终结」。
基本的有上面这些知识就足够了。
