day19 生成器函数的好处

一个简单的生成器函数

import time
def test():
    print('开始生成器')
    time.sleep(2)
    print('开始生成第1个。')
    yield '生成了第1个'
    time.sleep(3)
    print('开始生成第2个。。')
    yield '生成了第2个'
    time.sleep(3)
    print('开始生成第3个。。。')
    yield '生成了第3个'
res=test()
print(res)
print(res.__next__())
print(res.__next__())
print(res.__next__())

生成器函数的好处：

1、节省内存，特别是大量数据的时候。比如我们生成一个列表：mylist = [1, 2, 3]，也可以是mylist = [x**2 for x in range(3)]，但是这样程序运行的时候，列表的数据全部存储在内存中，当数据量特别大的时候，会特别消耗内存。但是，利用生成器我们可以这样gen = (x ** 2 for x in range(4))，生成器只有在用的时候会生成，所以，当我们没有用到这个列表的时候它就不会存在，也不会占内存。

如果有人不信可以试试这这两段代码：

 2、 节省代码，减少代码量同时提高代码可读性。请看下面两个函数，他们实现的功能是相同的，但是利用生成器代码量就会减少。

3、 模拟并发。Python虽然支持多线程，但是由于GIL（全局解释锁，Global Interpreter Lock）的存在，同一个时间，只能有一个线程在运行，所以无法实现真正的并发。这时就出现了协程。复杂解释不说了，简单说协程就是你可以暂停执行的函数"。也就是yield。

Python实现协程最简单的方法，就是使用yield。当一个函数在执行过程中被阻塞时，就用yield挂起，然后执行另一个函数。当阻塞结束后，可以用next()或者send()唤醒。相比多线程，协程的好处是它在一个线程内执行，避免线程之间切换带来的额外开销，而且协程不存在加锁的步骤。

下面是一个生产者与消费者例子：

通过执行结果，我们会看到控制台交替打印出生产和消费的结果。消费者consumer()函数是一个生成器函数，每次执行到yield时即挂起，并返回上一次的结果给生产者。生产者producer()接收到生成器的返回，并生成一个新的值，通过send()方法发送给消费者。至此，我们成功实现了一个（伪）并发。

码字不易，多多关注，谢谢。不足之处欢迎指正。