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1️⃣生成器
- 在 Python 中，使用了
yield的函数被称为生成器（generator）
所以生成器就是一个特殊的函数
-
一个函数用了
yield后，返回的是一个迭代器对象，此时Python解释器会将其视作生成器 -
也就是说生成器一定是迭代器，它也一定可迭代。
那么问题来了：什么是yield？
简单的说，在生成器中：
yield相当于断点，当我们调用生成器时，一旦遇到yield， 生成器就是会暂停并保存当前所有的运行信息，并返回yield后面的值,。- 在下一次执行
next()方法时，生成器会从之前断点处开始，继续运行。
2️⃣为什么要用yield
我们为什么要用yield
简单来说：
- 有时，函数会返回一个列表，这个列表的大小是动态的，随着参数的大小变化而变化
- 比如斐波那契数列
- 一旦参数过大，数列的长度就会随之变大，此时的内存占用就会变得很大
- 为了节省内存，我们就想着让函数返回一个迭代器
- 当每次循环时能够一个一个得到列表中的值，而不是直接得到一整个列表
- 这个时候
yield就起作用了- 使用了
yield的函数，也就是生成器，就可以返回一个迭代器，在每次迭代中返回下一个值- 下次迭代时，代码从会从
yield的下一条语句继续执行- 而函数的状态是和上次中断执行前完全一样的
- 于是函数继续执行，直到遇到 yield，再次中断
来看看一个例子：
就斐波那契数列的两段代码对比，可以看出区别在哪：
🌱：不使用yield
🌱：使用yield
或者使用for循环来访问：
甚至你想这样转换为列表也行：
3️⃣小结
生成器就是加了yield的函数
每次执行到有yield的时候，会返回yield后面的值，并且函数会暂停，直到下次调用才继续执行函数。最后迭代终止。
生成器的特点：
生成器对象可以使用for循环或者
__next__方法，next()函数进行遍历生成器对象可以转换为列表，元组
需要注意的是，访问生成器对象的元素时，已经访问过的元素就无法再次访问。
如果想要再次访问就得重新创建一个生成器对象
使用生成器的好处：
- 节省内存空间
- 提升代码运行速度
因此，一旦我们想要节约内存资源或者提升运行效率，可以考虑使用生成器！
写在最后，今天的笔记就到这里，欢迎大家到评论区一起讨论！
好了，python生成器的小知识就看到这，希望对你有所帮助
