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生成器和迭代器的功能非常相似，它也会提供 __next__() 方法，这意味着程序同样可调用内置的 next() 函数来获取生成器的下一个值，也可使用 for 循环来遍历生成器。

生成器与迭代器的区别在于，迭代器通常是先定义一个迭代器类，然后通过创建实例来创建迭代器；而生成器则是先定义一个包含 yield 语句的函数，然后通过调用该函数来创建生成器。

生成器是一种非常优秀的语法，Python 使用生成器可以让程序变得很优雅。

创建生成器

创建生成器需要两步操作：

1. 定义一个包含 yield 语句的函数。
2. 调用第 1 步创建的函数得到生成器。

下面程序使用生成器来定义一个差值递增的数列。程序先定义了一个包含 yield 语句的函数：

def test(val, step):
    print("--------函数开始执行------")
    cur = 0
    # 遍历0～val
    for i in range(val):
        # cur添加i*step
        cur += i * step
        yield cur

上面函数与前面介绍的普通函数的最大区别在于 yield cur 这行，如果将这行代码改为 print(cur)，那么这个函数就显得比较普通了，该函数只是简单地遍历区间，并将循环计数器乘以 step 后添加到 cur 变量上，该数列中两个值之间的差值会逐步递增。

如果将上面的 yield cur 语句改为 print(cur, end ='')，执行 test(10, 2) 函数将会看到如下输出结果：

--------函数开始执行------
0 2 6 12 20 30 42 56 72 90

yield cur 语句的作用有两点：

1. 每次返回一个值，有点类似于 return 语句。
2. 冻结执行，程序每次执行到 yield 语句时就会被暂停。

在程序被 yield 语句冻结之后，当程序再次调用 next() 函数获取生成器的下一个值时，程序才会继续向下执行。

需要指出的是，调用包含 yield 语句的函数并不会立即执行，它只是返回一个生成器。只有当程序通过 next() 函数调用生成器或遍历生成器时，函数才会真正执行。

保留上面函数中的 yield cur 语句，执行如下语句：

# 执行函数，返回生成器
t = test(10, 2)
print('=================')
# 获取生成器的第一个值
print(next(t)) # 0，生成器“冻结”在yield处
print(next(t)) # 2，生成器再次“冻结”在yield处

运行上面代码，可以看到如下输出结果：

=================
--------函数开始执行------
0
2

从上面的输出结果不难看出，当程序执行 t = test(10, 2) 调用函数时，程序并未开始执行 test() 函数；当程序第一次调用 next(t) 时，test() 函数才开始执行。

Python 2.x 不使用 next() 函数来获取生成器的下一个值，而是直接调用生成器的 next() 方法。也就是说，在 Python 2.x 中应该写成 t.next()。

当程序调用 next(t) 时，生成器会返回 yield cur 语句返回的值（第一次返回 0），程序被“冻结”在 yield 语句处，因此可以看到上面生成器第一次输出的值为 0。

当程序第二次调用 next(t) 时，程序的“冻结”被解除，继续向下执行，这一次循环计数器 i 变成 1，在执行 cur += i * step 之后，cur 变成 2 ，生成器再次返回 yield cur 语句返回的值（这一次返回 2），程序再次被“冻结”在该 yield 语句处，因此可以看到上面生成器第二次输出的值为 2。

程序可使用 for 循环来遍历生成器，相当于不断地使用 next() 函数获取生成器的下一个值。例如如下代码：

for ele in t:
print(ele, end=' ')

运行上面循环代码，会生成如下输出结果：

6 12 20 30 42 56 72 90

由于前面两次调用 next() 函数已经获取了生成器的前两个值，因此此处循环时第一次输出的值就是 6。

此外，程序可使用 list() 函数将生成器能生成的所有值转换成列表，也可使用 tuple() 函数将生成器能生成的所有值转换成元组。例如如下代码：

#再次创建生成器
t = test(10, 1)
#将生成器转换成列表
print (list (t))
#再次创建生成器
t = test(10, 3)
#将生成器转换成元组
print(tuple(t))

运行上面代码，可以看到如下输出结果：

--------函数开始执行------
[0 , 1 , 3, 6 , 10 , 15 , 21 , 28 , 36 , 45]
--------函数开始执行------
(0 , 3 , 9 , 18 , 30 , 45 , 63 , 84 , 108, 135)

系统学习本教程的读者应该知道，前面章节还介绍过使用 for 循环来创建生成器（将 for 表达式放在圆括号里）。可见，Python 主要提供了以下两种方式来创建生成器：

1. 使用 for 循环的生成器推导式。
2. 调用带 yield 语句的生成器函数。

生成器是 Python 的一个特色功能，在其他语言中往往没有对应的机制，因此很多 Python 开发者对生成器机制不甚了解。但实际上生成器是一种非常优秀的机制，以我们实际开发的经验来看，使用生成器至少有以下几个优势：

• 当使用生成器来生成多个数据时，程序是按需获取数据的，它不会一开始就把所有数据都生成出来，而是每次调用 next() 获取下一个数据时，生成器才会执行一次，因此可以减少代码的执行次数。比如前面介绍的示例，程序不会一开始就把生成器函数中的循环都执行完成，而是每次调用 next() 时才执行一次循环体。
• 当函数需要返回多个数据时，如果不使用生成器，程序就需要使用列表或元组来收集函数返回的多个值，当函数要返回的数据量较大时，这些列表、元组会带来一定的内存开销。如果使用生成器就不存在这个问题，生成器可以按需、逐个返回数据。
• 使用生成器的代码更加简洁。

生成器的方法

当生成器运行起来之后，开发者还可以为生成器提供值，通过这种方式让生成器与“外部程序”动态地交换数据。

为了实现生成器与“外部程序” 动态地交换数据，需要借助于生成器的 send() 方法，该方法的功能与前面示例中所使用的 next() 函数的功能非常相似，它们都用于获取生成器所生成的下一个值，并将生成器“冻结”在 yield 语句处；但 send() 方法可以接收一个参数，该参数值会被发送给生成器函数。

在生成器函数内部，程序可通过 yield 表达式来获取 send() 方法所发送的值，这意味着此时程序应该使用一个变量来接收 yield 语句的值。如果程序依然使用 next() 函数来获取生成器所生成的下一个值，那么 yield 语句返回 None。

对于上面详细的描述，归纳起来就是两句话：

1. 外部程序通过 send() 方法发送数据。
2. 生成器函数使用 yield 语句接收收据。

另外，需要说明的是，只有等到生成器被“冻结”之后，外部程序才能使用 send() 方法向生成器发送数据。获取生成器第一次所生成的值，应该使用 next() 函数；如果程序非要使用 send() 方法获取生成器第一次所生成的值，也不能向生成器发送数据，只能为该方法传入 None 参数。

下面程序示范了向生成器发送数据。该程序会依次生成每个整数的平方值，但外部程序可以向生成器发送数据，当生成器接收到外部数据之后会生成外部数据的平方值：

def square_gen(val):
    i = 0
    out_val = None
    while True:
        # 使用yield语句生成值，使用out_val接收send()方法发送的参数值
        out_val = (yield out_val ** 2) if out_val is not None else (yield i ** 2)
        # 如果程序使用send()方法获取下一个值，out_val会获取send()方法的参数
        if out_val is not None : print("====%d" % out_val)
        i += 1

sg = square_gen(5)
# 第一次调用send()方法获取值，只能传入None作为参数
print(sg.send(None))  # 0
print(next(sg))  # 1
print('--------------')
# 调用send()方法获取生成器的下一个值，参数9会被发送给生成器
print(sg.send(9))  # 81
# 再次调用next()函数获取生成器的下一个值
print(next(sg))  # 9

该程序与前面的简单生成器程序的区别就在于第 6 行代码，这行代码在 yield 语句（yield 语句被放在 if 表达式中，整个表达式只会运回一个 yield 语句）的左边放了一个变量，该变量就用于接受生成器 send() 方法所发送的值。

上面程序第一次使用生成器的 send() 方法来获取生成器的下一个值，因此只能为 send() 方法传入 None 作为参数。程序执行到第 9 行代码，由于此时 out_val 为 None ，因此程序执行 yield i**2（生成器返回 0），程序被“冻结”。注意，当程序被“冻结” 时，程序还未对 out_val 变量赋值，因此看到第一次获取生成器的值为 0 。

通过上面的执行过程不难看出，生成器根本不能获取第一次调用 send() 方法发送的参数值，这就是 Python 要求生成器第一次调用 send() 方法时只能发送 None 参数的原因。

接下来程序调用 next(sg) 获取生成器的下一个值，程序从“冻结”处（对 out_val 赋值）向下执行。由于此处调用 next() 函数获取生成器的下一个值，因此 out_val 被赋值为 None，所以程序执行 yield i**2（生成器返回 1），程序再次被“冻结”。

接下来程序调用 sg.send(9) 获取生成器的下一个值，程序从“冻结”处（对 out_val 赋值）向下执行。由于此处调用 send(9) 方法获取生成器的下一个值，因此 out_val 被赋值为 9，所以程序执行 yield out_val**2（生成器返回 81），程序再次被“冻结”。因此看到本次获取生成器的值为 81。

程序再次调用 next(sg) 获取生成器的下一个值，程序从“冻结”处（对 out_val 赋值）向下执行。由于此处调用 next() 函数获取生成器的下一个值，因此 out_val 被赋值为 None，所以程序执行 yield i**2（此时 i 己经递增到 3，因此生成器返回 9），程序再次被“冻结”。因此看到本次获取生成器的值为 9。

运行上面程序，可以看到如下输出结果：

0
1
--------------
====9
81
9

此外，生成器还提供了如下两个常用方法：

1. close()：该方法用于停止生成器。
2. throw()：该方法用于在生成器内部（yield 语句内）引发一个异常。

例如，在程序中增加如下代码：

# 让生成器引发异常
sg.throw(ValueError)

运行上面代码，将看到如下输出结果：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 21, in <module>
    sg.throw(ValueError)
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 6, in square_gen
    out_val = (yield out_val ** 2) if out_val is not None else (yield i ** 2)
ValueError

从上面的输出结果可以看到，在程序调用生成器的 throw() 方法引发异常之后，程序就会在 yield 语句中引发该异常。

将上面的 sg.throw(ValueError) 代码注释掉，为程序增加如下两行代码来示范 stop() 方法的用法。在程序调用 stop() 方法关闭生成器之后，程序就不能再去获取生成器的下一个值，否则就会引发异常。

# 关闭生成器
sg.close()
print(next(sg)) # StopIteration

运行上面代码，可以看到如下输出结果：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\mengma\Desktop\1.py", line 24, in <module>
    print(next(sg)) # StopIteration
StopIteration