Python 高级技巧

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（一）生成器

　　通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。这个其实是惰性求值，数据不是全部一下子载入到内存中，而是一个一个来。

g = (i for i in range(10))
print(g)
# 把列表推导的圆括号换成方括号就变成了一个生成器
# <generator object <genexpr> at 0x000001AA11DD3D68>

我可以通过 next(g) 方法访问元素，在访问完所有的元素后会抛出一个异常。但是这种使用方法几乎不被推荐。正确的做法是用 yield 编写一个生成器函数，最后返回一个可迭代对象，然后用 for 循环来调用。

 1 def my_range(n):
 2     i = 0
 3     while i != n:
 4         i += 1
 5         yield i # 协程
 6 
 7 
 8 r = my_range(10) # 返回一个可迭代对象
 9 for i in r:
10     print(i)

yield 这种处理方式其实是协程，这个有点像系统终中断。协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。协程的概念很早就提出来了，但直到最近几年才在某些语言（如Lua）中得到广泛应用。子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。——廖雪峰

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原文地址：https://www.cnblogs.com/owenqing/p/10449571.html