python生成器是什么

生成器（英文名 Generator ），是一个可以像迭代器那样使用for循环来获取元素的函数。

生成器的出现（Python 2.2 +），实现了延时计算，从而缓解了在大量数据下内存消耗过猛的问题。

当你在 Python Shell 中敲入一个生成器对象，会直接输出 generator object 提示你这是一个生成器对象

在上面已经演示过，正常我们使用列表推导式时是下面这样子，使用 [] ，此时生成的是列表。

而当你把 [] 换成 () ，返回的就不是列表了，而是一个生成器

yield 是什么东西呢? 它相当于我们函数里的 return，但与 return 又有所不同。

当一个函数运行到 yield 后，函数的运行会暂停，并且会把 yield 后的值返回出去。

若 yield 没有接任何值，则返回 None

yield 虽然返回了，但是函数并没有结束

请看如下代码，我定义了一个 generator_factory 函数，当我执行 gen = generator_factory() 时，gen 就是一个生成器对象

从一个生成器对象中取出元素，和我们前面学过的通过切片访问列表中的元素不一样，它没有那么直观。

想要从生成器对象中取出元素，只有两种方法：

第一种方法：使用 next 方法一个一个地把元素取出来，如果元素全部取完了，生成器会抛出 StopIteration 的异常。

第二种方法：使用 for 循环一个一个地迭代出来

生成器对象，在创建后，并不会执行任何的代码逻辑。

想要从生成器对象中获取元素，那么第一步要触发其运行，在这里称之为激活。

方法有两种：

使用next() ：上面已经讲过

使用generator.send(None)

还以下面这段代码为例，可以看到 gen.send(None) 相当于执行了 next(gen)

生成器在其生命周期中，会有如下四个状态

GEN_CREATED # 生成器已创建，还未被激活

GEN_RUNNING # 解释器正在执行（只有在多线程应用中才能看到这个状态）

GEN_SUSPENDED # 在 yield 表达式处暂停

GEN_CLOSED # 生成器执行结束

通过下面的示例可以很轻松地理解这一过程（GEN_RUNNING 这个状态只有在多线程中才能观察到，这里就不演示啦）

在最前面，我有定义了一个生成器函数。

在没有元素可返回时，我最后抛出了 StopIteration 异常，这是为了满足生成器的协议。

实际上，如果你不手动抛出 StopIteration，在生成器遇到函数 return 时，会我自动抛出 StopIteration。

请看下面代码，我将 raise StopIteration 去掉后，仍然会抛出异常。