调用gen example办法并没有输出任何内容，说阕函数体的代码尚未开端履行。当调用generator的next办法，generator会履行到yield 表达式处，返回yield表达式的内容，然后暂停(挂起)在这个处所，所以第一次调用next打印第一句并返回“first yield”。 暂停意味着办法的局部变量，指针信息，运行情况都保存起来，直到下一次调用next办法恢复。第二次调用next之后就暂停在最后一个yield，再次调用next()办法，则会抛出StopIteration异常。

因为for语句能主动捕获StopIteration异常，所以generator(本质上是任何iterator)较为常用的办法是在轮回中应用：

def generator_example(): 
 
    yield 1 
 
    yield 2 
 
  
 
if __name__ == '__main__': 
 
    for e in generator_example(): 
 
        print e 
 
        # output 1 2  

我们再来看一个可以“返回”无穷多次的例子：

generator function产生的generator与通俗的function有什么差别呢?

1. function每次都是大年夜第一行开端运行，而generator大年夜上一次yield开端的处所运行
2. function调用一次返回一个(一组)值，而generator可以多次返回
3. function可以被无数次反复调用，而一个generator实例在yield最后一个值 或者return之后就不克不及持续调用了

在函数中应用Yield，然后调用该函数是生成generator的一种方法。另一种常见的方法是应用generator expression，For example：

>>> gen = (x * x for x in xrange(5)) 
 
>>> print gen 
 
<generator object <genexpr> at 0x02655710>  

generator应用

generator基本应用

为什么应用generator呢，最重要的原因是可以按需生成并“返回”结不雅，而不是一次性产生所有的返回值，何况有时刻根本就不知道“所有的返回值”。比如对于下面的代码：

RANGE_NUM = 100 
 
    for i in [x*x for x in range(RANGE_NUM)]: # 第一种办法：对列表进行迭代 
 
        # do sth for example 
 
        print i 
 
	
			
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本文标题：Python Yield Generator详解
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