标签：分段 可迭代对象 内容 应用 区别 ati nbsp tor 代码
普通函数：
def func(): print("111") return 222 ret = func() print(ret) 结果： 111 222
生成器函数：
def func(): print("111") yield 222 ret = func() print(ret) 结果： <generator object func at 0x0000018007451C50>
所以：
def func(): print("111") yield 222 ret = func() # 获取到生成器
def func(): print("111") yield 222 gener = func() ret = gener.__next__() # 打印 111，222返回给ret print(ret)
当程序运行完最后一个yield，那么后面继续执行__next__()，程序会报错，但后面内容还会执行。
def func(): print("111") yield 222 print("333") yield 444 print("555") gener = func() print(gener.__next__()) # 111 222 print(gener.__next__()) # 333 444 print(gener.__next__()) # 555 StopIteration
send()和__next__()一样都可以让生成器执行到下一个yield，但send()可以给上一个yield的位置变量传递值。当执行完最后一个yield，再继续执行send()时，程序报错，但还可给最后一个yield位置变量传递值。
def func(): print("111") a = yield 222 print("a = ", a) print("333") b = yield 444 print("b = ", b) gener = func() gener.__next__() # 111 print(gener.send("1")) # a = 1 333 444 print(gener.send("2")) # b = 2 StopIteration
send和__next__()区别：
def func(): yield 111 yield 222 yield 333 yield 444 gen = func() for i in gen: print(i) 结果： 111 222 333 444
可以直接把可迭代对象中的每一个数据作为生成器的结果进行返回
def gen(): lst = [11, 22, 33, 44, 55, 66] yield from lst ret = gen() for i in ret: print(i) 结果： 11 22 33 44 55 66
此时，上述代码相当于：
def gen(): lst = [11, 22, 33, 44, 55, 66] yield lst[0] yield lst[1] yield lst[2] yield lst[3] yield lst[4] yield lst[5] ret = gen() for i in ret: print(i)
gen = (i for i in range(10)) print(gen) # <generator object <genexpr> at 0x000002CE52D91C50>
1）list ()可把传递进来的数据转化成列表，list里面包含for循环
g = (i for i in range(10)) print(list(g)) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2)
def func(): print(111) yield 222 g = func() g1 = (i for i in g) g2 = (i for i in g1) print(list(g)) # 111 [222] print(list(g1)) # [] print(list(g2)) # []
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ipython-201806/p/9892593.html
