python 生成器和迭代器通俗理解 python生成器表达式 _迭代器

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」
【python 生成器和迭代器通俗理解python生成器表达式】「」：「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！
(mostcall 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。