前言
沒有用過的東西，沒有深刻理解的東西很難說自己會(huì)，而且被別人一問必然破綻百出。雖然之前有接觸過python協(xié)程的概念，但是只是走馬觀花，這兩天的一次交談中，別人問到了協(xié)程，頓時(shí)語塞，死活想不起來曾經(jīng)看過的東西，之后突然想到了yield，但為時(shí)已晚，只能說概念不清，所以本篇先縷縷python的生成器和yield關(guān)鍵字。

什么是生成器
1、生成器是一個(gè)特殊的程序，可以被用作控制循環(huán)的迭代行為
2、生成器類似于返回值為數(shù)組的一個(gè)函數(shù)，這個(gè)函數(shù)可以接收參數(shù)，可以被調(diào)用，但是，不同于一般的函數(shù)會(huì)一次性返回包含了所有數(shù)值的數(shù)組，生成器一次只產(chǎn)生一個(gè)值，這樣消耗的內(nèi)粗?jǐn)?shù)量大大減少，而且允許調(diào)用函數(shù)可以很快的開始處理前幾個(gè)返回值。因此，生成器看起來像一個(gè)函數(shù)但是表現(xiàn)的卻像一個(gè)迭代器。
python中的生成器
python提供了兩種基本的方式。

1）、生成器函數(shù)：也是用def來定義，利用關(guān)鍵字yield一次返回一個(gè)結(jié)果，阻塞，重新開始
2）、生成器表達(dá)式：返回一個(gè)對象，這個(gè)對象只有在需要的時(shí)候才產(chǎn)生結(jié)果
下面詳細(xì)講解。

1、生成器函數(shù)
為什么叫生成器函數(shù)？因?yàn)樗S著時(shí)間的推移生成了一個(gè)數(shù)值隊(duì)列。一般的函數(shù)在執(zhí)行完畢之后會(huì)返回一個(gè)值然后退出，但是生成器函數(shù)會(huì)自動(dòng)掛起，然后重新拾起繼續(xù)執(zhí)行，他會(huì)利用yield關(guān)鍵字關(guān)起函數(shù)，給調(diào)用者返回一個(gè)值，同時(shí)保留了當(dāng)前的足夠多的狀態(tài)，可以使函數(shù)繼續(xù)執(zhí)行。生成器和迭代協(xié)議是密切相關(guān)的，可迭代的對象都有一個(gè)__next()__成員方法,這個(gè)方法要么返回迭代的下一項(xiàng)，要么引起異常結(jié)束迭代。
為了支持迭代協(xié)議，擁有yield語句的函數(shù)被編譯為生成器，這類函數(shù)被調(diào)用時(shí)返回一個(gè)生成器對象，返回的對象支持迭代接口，即成員方法__next()__繼續(xù)從中斷處執(zhí)行執(zhí)行。
看下面的例子：

# codes
def create_counter(n):
 print "create counter"
 while True:
  yield n
  print 'increment n'
  n += 1

cnt = create_counter(2)
print cnt
print next(cnt)
print next(cnt)

# output
<generator object create_counter at 0x0000000001D141B0>
create counter
2
increment n
3

分析一下這個(gè)例子：

• 在create_counter函數(shù)中出現(xiàn)了關(guān)鍵字yield，預(yù)示著這個(gè)函數(shù)每次只產(chǎn)生一個(gè)結(jié)果值，這個(gè)函數(shù)返回一個(gè)生成器（通過第一行輸出可以看出來），用來產(chǎn)生連續(xù)的n值
• 在創(chuàng)造生成器實(shí)例的時(shí)候，只需要像普通函數(shù)一樣調(diào)用就可以，但是這個(gè)調(diào)用卻不會(huì)執(zhí)行這個(gè)函數(shù)，這個(gè)可以通過輸出看出來
• next()函數(shù)將生成器對象作為自己的參數(shù)，在第一次調(diào)用的時(shí)候，他執(zhí)行了create_counter()函數(shù)到y(tǒng)ield語句，返回產(chǎn)生的值2
• 我們重復(fù)的調(diào)用next（）函數(shù)，每次他都會(huì)從上次被掛起的地方開始執(zhí)行，直到再次遇到了yield關(guān)鍵字
  

為了更加深刻的理解，我們再舉一個(gè)例子。

#coding
def cube(n):
 for i in range(n):
  yield i ** 3

for i in cube(5):
 print i

#output
0
1
8
27
64

所以從理解函數(shù)的角度出發(fā)我們可以將yield類比為return，但是功能確實(shí)完全不同，在for循環(huán)中，會(huì)自動(dòng)遵循迭代規(guī)則，每次調(diào)用next()函數(shù)，所以上面的結(jié)果不難理解。

2、生成器表達(dá)式
生成器表達(dá)式來自于迭代和列表解析的組合，關(guān)于列表解析的概念和用法可以參見我之前的博客，生成器表達(dá)式和列表解析類似，但是他使用尖括號而不是方括號括起來的。如下代碼：

>>> # 列表解析生成列表
>>> [ x ** 3 for x in range(5)]
[0, 1, 8, 27, 64]
>>> 
>>> # 生成器表達(dá)式
>>> (x ** 3 for x in range(5))
<generator object <genexpr> at 0x000000000315F678>
>>> # 兩者之間轉(zhuǎn)換
>>> list(x ** 3 for x in range(5))
[0, 1, 8, 27, 64]

就操作而言，生成器表如果使用大量的next()函數(shù)會(huì)顯得十分不方便，for循環(huán)會(huì)自動(dòng)出發(fā)next函數(shù)，所以可以按下面方式使用：

>>> for n in (x ** 3 for x in range(5)):
 print('%s, %s' % (n, n * n))

 
0, 0
1, 1
8, 64
27, 729
64, 4096
>>> 

兩者比較
一個(gè)迭代既可以被寫成生成器函數(shù)，也可以被協(xié)程生成器表達(dá)式，均支持自動(dòng)和手動(dòng)迭代。而且這些生成器只支持一個(gè)active迭代，也就是說生成器的迭代器就是生成器本身。

總結(jié)
想起了初中時(shí)候老師經(jīng)常說的，眼觀千遍，不如手動(dòng)一遍。

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