生成器（33）

前面我们已经好几次提到了生成器的概念。这里对其简要介绍一下。

有时候，序列或集合内的元素的个数非常巨大，如果全制造出来并放入内存，对计算机的压力是非常大的。比如，假设需要获取一个10**20次方如此巨大的数据序列，把每一个数都生成出来，并放在一个内存的列表内，这是粗暴的方式，有如此大的内存么？如果元素可以按照某种算法推算出来，需要就计算到哪个，就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，而不必创建完整的元素集合，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算出元素的机制，称为生成器：generator。

前面我们说过，通过圆括号可以编写生成器推导式：

>>> g = (x * x for x in range(1, 4))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

可以通过next()函数获得generator的下一个返回值，这点和迭代器非常相似：

>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#14>", line 1, in <module>
    next(g)
StopIteration

但更多情况下，我们使用for循环。

for i in g:
    print(i)

除了使用生成器推导式，我们还可以使用yield关键字。

在 Python中，使用yield返回的函数会变成一个生成器（generator）。 在调用生成器的过程中，每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值。并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。

# 斐波那契函数
def fibonacci(n):    
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if counter > n:
            return
        yield a             # yield让该函数变成一个生成器
        a, b = b, a + b
        counter += 1

fib = fibonacci(10)           # fib是一个生成器
print(type(fib))
for i in fib:
    print(i, end=" ")

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