h5商城网站怎么做的,赣榆城乡建设局网站,网站被别人备案,网络规划与设计开题报告生成器的工作原理
只要Python函数的主体中有yield关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数，返回一个生成器对象。也就是说，生成器函数是生成器工厂。
下面以一个简单的函数说明生成器的行为：
def gen123():yield 1yield 2yield 3print(gen123) # function gen…生成器的工作原理
只要Python函数的主体中有yield关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数，返回一个生成器对象。也就是说，生成器函数是生成器工厂。
下面以一个简单的函数说明生成器的行为：
def gen123():yield 1yield 2yield 3print(gen123) # function gen123 at 0x000002A486B4A200
print(gen123()) # generator object gen123 at 0x000002A486AF7270
for i in gen123():print(i) # 1,2,3g = gen123()
print(next(g)) # 1
print(next(g)) # 2
print(next(g)) # 3
print(next(g)) # StopIteration
可以看出，在函数主体中我们使用了3个yield，输出gen123是函数对象，但是gen123()是个生成器对象。生成器对象实现了Iterator接口，因此生成器对象可以迭代。我们把gen123()赋值给g，因为g是迭代器，所以调用next(g)会获取yield产出下一项，直到所有项产出完以后，抛出StopIteration异常。
生成器函数创建一个生成器对象，包装生成器函数的主体。把生成器对象传递给next()时，生成器函数提前执行函数主体中的下一个yield语句，返回产出的值，并在函数主体的当前位置暂停。最终，函数的主体返回时，Python创建的外层生成器对象抛出StopIteration异常。
惰性生成器
我们看下面的代码：
