PYTHON学习0035：函数---斐波那契。。。生成器---2019-6-30

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fib(13)

输出为：
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
89
144
233

不能分解写为：
a=b
b=a+b
以a=1，b=2为例子，如果按照以上分解赋值语句，则赋值后a=2，b=4。
实际上，可以引入一个中间变量：

上述函数可以变为生成器，吧print（b）改为yield b即可：

输出：

yield的作用：
当函数中有yield时，调用函数时，其中的代码是不会执行的，只是生成了一个生成器。只有用next才能执行其中代码，且执行时，只执行到yield的这一层，且吧yield所指向的值返回给next的调用函数，函数就停留在yield这一层，等待下一次next的调用时，从yield的下一层开始执行到yield又停留，循环往复。。。。。。
比如：
def fib(max):
n,a,b=0,0,1
while n<max:
print("before yield")
yield b
print(b)
a,b=b,a+b
n=n+1
return "666"

当f=(fib(15))调用函数时，函数并不执行。
当：
f=(fib(15))
next(f)
时，返回：
before yield
当：
f=(fib(15))
next(f)
next(f)
时返回：
before yield
1
before yield

小结：
一个带有 yield 的函数就是一个 generator，它和普通函数不同，生成一个 generator 看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用 next()（在 for 循环中会自动调用 next()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个 yield 语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

yield 的好处是显而易见的，把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力，比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值，不仅代码简洁，而且执行流程异常清晰。

PYTHON学习0035：函数---斐波那契。。。生成器---2019-6-30

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