零基础学习 Python 之初识生成器

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写在之前

昨天的文章中（

Python 拓展之迭代器

）我们学了「迭代器」，今天我们就来学学另一个 -- 「生成器」。如果不出意外的话，「生成器」这个部分是我们在“类”里面的最后一个知识点，坚持就是胜利。

生成器

不知道你还记得么，在昨天出现了一个单词我们还没说：

就是上面那个 generator，现在我可以告诉你了，generator 翻译成中文就是“生成器”。

在 Python 中，定义生成器必须要使用 yield 这个关键词，yield 翻译成中文有「生产」这方面的意思。在 Python 中，它作为一个关键词，是生成器的标志。接下来我们来看一个例子：

上面是写了一个很简单的 f 函数，代码块是 3 个 yield 发起的语句，下面让我们来看看如何使用它：

上述操作可以看出，我们调用函数得到了一个生成器（generator）对象。

在上面我们看到了 __iter__() 和 __next__()，虽然我们在函数体内没有显示的写 __iter__() 和 __next__()，仅仅是写了 yield，但它就已经是「迭代器」了。既然如此，那我们就可以进行如下操作：

从上面的简单操作可以看出：含有 yield 关键词的函数 f() 是一个生成器对象，这个生成器对象也是迭代器。所以就有了这样的定义：把含有 yield 语句的函数称为生成器，生成器是一种用普通函数语法定义的迭代器。

通过上面的例子可以看出，这个生成器（即迭代器）在定义的过程中并没有昨天讲的迭代器那样写 __iter__()，而是只用了 yield 语句，之后一个普普通通的函数就神奇的成了生成器，同样也具备了迭代器的特性。

yield 语句的作用，就是在调用的时候返回相应的值。下面我来逐行的解释一下上面例子的运行过程：

1.fa = f()：fa 引用生成器对象。

2.fa.__next__()：生成器开始执行，遇到了第一个 yield，然后返回后面的 0，并且挂起（即暂停执行）。

3.fa.__next__()：从上次暂停的位置开始，继续向下执行，遇到第二个 yield，返回后面的值 1，再挂起。

4.fa.__next__()：重复上面的操作。

5.fa.__next__()：从上次暂停的位置开始，继续向下执行，但是后面已经没有 yield 了，所以 __next__() 发生异常。

写在之后

在上面的一系列操作中，不知道你有没有发现，yield 除了作为生成器的标志以外，还有一个「返回值」的功能。我们知道 return 也有这个功能，那么它跟 return 的这个返回值有什么区别呢？这个你可以先思考一下，我之后的文章会详细的写一下 yield，敬请期待。

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The end。