python生成器yield原理
Python中的生成器（Generator）是一种特殊的迭代器，可以用于按需生产序列中的值，而不是一次性将其全部计算出来。在使用yield关键字的函数中创建生成器，当该函数被调用时，它将返回一个生成器对象。生成器对象可以通过next()函数来依次获取生成器产生的值，直到生成器没有更多的值可以产生。
在Python中，生成器可以用于处理大量的数据，因为它不需要一次性将所有的数据都加载到内存中。生成器能够按需生产数据，并且只需要保存当前状态和生成下一个值的规则。相比于使用列表或其他数据结构来存储所有数据，使用生成器能够有效地减少内存占用和大量数据的计算时间。
## yield关键字
yield是一个Python关键字，可以在函数中使用。当函数中含有yield关键字时，该函数就成为了一个生成器。yield语句具有在函数执行期间将控制权交还给调用者的能力，同时保留函数的状态。下一次函数被调用时，它将从上次离开的位置继续执行，并继续生成值。
下面的代码演示了如何使用yield来创建一个生成器，该生成器可以按顺序输出数字1到5：
```python
def count_up_to(n):
count = 1
while count <= n:
yield count
count += 1
# 调用该生成器并输出结果
for number in count_up_to(5):
print(number)
```
在上面的代码中，我们定义了一个函数count_up_to()，它含有一个while循环用于生成数字。当我们调用该生成器时，在第一次循环时，函数遇到了yield关键字并返回1，同时保留了函数的状态信息。下一次调用该生成器时，函数将从上次离开的地方继续执行，并在下一次循环中生成数字2。通过不断地调用该生成器，我们可以一次输出数字1到5。
## 生成器表达式
类似于列表推导式，Python也提供了生成器表达式，可以在一行代码中处理大量的数据。生成器表达式使用圆括号，而不是方括号，来表示生成器，可以被视为一种懒惰计算方法，只在需要时才生成数据。
下面的示例展示了如何使用生成器表达式，将给定列表中的所有偶数加倍：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
doubled_evens = (n * 2 for n in numbers if n % 2 == 0)
# 输出生成器的结果
for number in doubled_evens:
print(number)
```
python的try和except用法 在上面的示例中，我们使用生成器表达式创建一个生成器doubled_evens，该生成器仅处理原列表中的偶数，并将它们加倍。然后我们调用该生成器并输出生成器的结果。
## 生成器的send()方法
除了next()函数之外，还可以使用send()函数来向生成器函数发送值。send()函数与next()函数的功能类似，它也会从生成器中获取下一个值，并将其返回给调用者。与next()函数不同的是，send()函数还可以向生成器函数发送值，并将其作为yield表达式的返回值。当要向生成器函数中发送第一个值时，必须使用next()函数。
下面的示例展示了如何使用send()函数来向生成器中发送值：
```python
def print_message():
message = yield
print("Received message:", message)
# 创建生成器对象，并将其初始化
generator = print_message()
next(generator)
# 向生成器中发送值
generator.send("Hello, World!")
```
在上面的示例中，我们定义了一个生成器函数print_message()，它使用yield来暂停函数的执行，并等待来自调用者的值。初始化生成器后，我们使用next()函数将其放置在yield语句之前。接下来，我们使用generator.send()函数向生成器中发送一条消息，并将其作为yield表达式的返回值传递。生成器将继续执行，并在控制台上输出该消息。
## 生成器中的异常处理
生成器函数可以使用pt语句来处理可能发生的异常。一旦调用者终止了生成器，该生成器中的任何未处理异常都将被传播到调用者中。通过使用pt语句，我们可以拦截这些异常，并在生成器中处理它们。
下面的示例展示了如何在生成器函数中处理异常：
```python
def generator_with_exception_handling():
try:
while True:
value = yield
print("Received value:", value)
except GeneratorExit:
print("Generator deleted.")
# 创建生成器对象，并将其初始化
generator = generator_with_exception_handling()
next(generator)
# 向生成器中发送值
generator.send("One")
generator.send("Two")
generator.send("Three")
# 终止生成器
generator.close()
```
## 生成器的优缺点
使用生成器比直接创建列表或其他数据结构有一些优点和缺点。
### 优点：
1. 内存效率高：它们只需要在每次迭代时计算下一个值，并且只需要保留少量的状态信息。
2. 更快的执行：创建大型列表或其他数据结构需要花费很长时间，而使用生成器可以按需生成数据并节省时间。
3. 模块性：允许将逻辑分解为小函数和生成器，使其更易于理解和维护。
### 缺点：
1. 难以重复使用：在生成器完成其迭代后，它们将无法再次使用。
2. 顺序执行：由于生成器是按需计算元素，因此它们通常不能同时处理多个元素。
3. 代码较难理解：生成器可能具有复杂的逻辑和控制流程，这可能会使代码难以理解。
生成器是一种强大的工具，用于处理大量的数据。使用生成器可以节省大量的时间和内存，并且可以提高程序的可读性和维护性。
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