# Python3 生成器及其 send 方法详解
在 Python 中，生成器是一种特殊的迭代器，用于生成数据流。与传统函数不同，生成器会使用 `yield` 语句来返回数据，而不是使用 `return`。生成器的优点在于其节省内存的特性，尤其在处理大量数据时表现尤为突出。
## 生成器的基本概念
生成器是通过定义一个常规函数，并在函数中使用 `yield` 关键字实现的。与普通函数相比，
原创
2024-09-22 07:06:26
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- 生成器我们调用一个普通的Python函数时，一般是从函数的第一行代码开始执行，结束于return语句、异常或者函数结束（可以看作隐式的返回None）。一旦函数将控制权交还给调用者，就意味着全部结束。函数中做的所有工作以及保存在局部变量中的数据都将丢失。再次调用这个函数时，一切都将从头创建。对于在计算机编程中所讨论的函数，这是很标准的流程。这样的函数只能返回一个值，不过，有时可以创建能产生一个序
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2023-12-02 21:37:36
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StopIterationsend():生成器函数最大的特点是可以接受外部传入的一个变量，并根据变量内容计算结果后返回。这是生成器函数最难理解的地方，也是最重要的地方，实现后面我会讲到的协程就全靠它了。def gener():
value=0
while True:
receive=yield value
if receive=='e': break
value = 'got: %s' % rec
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2023-09-09 06:46:06
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#!/usr/bin/python3
def MyGenerator():
value=yield 1
yield value
return done
gen=MyGenerator()
print(next(gen))
print(gen.send("I am Value")) 生成器内有一个方法send，可再
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2023-06-20 15:00:14
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工欲善其事，必先利其器，高效的开发除了需要熟练的开发者外，还需要合适的开发工具。在实际开发中，我们可以使用 VSCode、WebStrom 进行代码的编写，但是，如果我们为了提高工作效果，我们还需要借助一些小工具，像今天这些CSS代码生成器就是这样的小工具，我在这里跟大家分享了9个小工具，希望对你有用。1.Color Zilla网址：https://www.colorzilla.com/gradi
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2023-12-26 17:45:41
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对于普通的生成器，第一个next调用，相当于启动生成器，会从生成器函数的第一行代码开始执行，直到第一次执行完yield语句(第4行)后，跳出生成器函数。然后第二个next调用，进入生成器函数后，从yield语句的下一句语句(第5行)开始执行，然后重新运行到yield语句，执行后，跳出生成器函数，后面再次调用next，依次类推。下面是一个列子：def consumer():
r = 'here'
f
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2024-01-16 22:18:23
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生成器（generator）：在 Python 中，不必创建完整的 list，从而节省大量的空间。一边循环一边计算的机制。创建一个 generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的 [] 改成 () ，就创建了一个 generator：>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4,
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2023-08-09 10:34:48
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generator 如果一个函数至少包含一个yield声明(当然它也可以包含其他yield或return)，那么它就是一个generator。 yield和return都会让函数返回一些东西，区别在于，return声明彻底结束一个函数，而yield声明是暂停函数，保存它的所有状态，并且后续被调用后会
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2018-11-26 11:11:00
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2评论
1.生成器
生成器的本质就是迭代器生成器的特点和迭代器一样，取值方式和迭代器一样（__next__()，）。send():的作用是给上一个yield传值生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建其实就是手写的迭代器生成器函数
和普通函数写法没有区别，里面有yield的函数就是生成器函数。生成器函数在执行的时候，默认不会执行函数体，而是返回生成器，通过生成器的__next__()分段执行这个函数s
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2023-05-28 18:08:18
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生成器对象是一个迭代器。但是它比迭代器对象多了一些方法，它们包括send方法，throw方法和close方法。这些方法，主要是用于外部与生成器对象的交互。本文先介绍send方法。send方法有一个参数，该参数指定的是上一次被挂起的yield语句的返回值。这样说起来比较抽象，看下面的例子。def MyGenerator():
value = (yield 1)
value = (yi
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2023-10-23 07:02:17
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一、生成器 在python中，生成器是一种特殊的迭代器，内部支持生成器协议，不需要明确定义__iter__()和__next__()方法。生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语名来定义。 函数内包含有yield关键字，调用函数就不会执行函数体代码，拿到的返回值就是一个生成器对象。 生成器本质就是迭代器
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2024-06-09 19:18:02
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一.python生成器简介在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。 生成器的主要作用：可是当我们的数据特别大的时候建立一个列表的储存数据就会很占内存的。这时生成器就派上用场了。它可以说是一个不怎么占计算机资源的一种方法。生成器可以有效的减小一些数据处理过
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2023-08-04 16:33:44
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def consumer():
r = 'here'
for i in range(3):
yield r
r = '200 OK' + str(i)
c = consumer()
n1 = next(c)
n2 = next(c)
n3 = next(c) 对于普通的生成器，第一个next调用，相当于启动生成器，会从生成器的第一行代
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2023-11-26 15:44:15
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生成器利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。创建生成器方法1要创建一个生成器，有很多种方法。第一种方法很简
本文纯属无聊写下这是个生成器numbers = (i for i in range(100))这也是个生成器def numbers():for i in range(100):yield i他们两者本质是一码事，前者是后者的语法糖而已。那这是啥?numbers = [i for i in range(100)]其实本质上是这numbers = list((i for i in range(100)
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2024-01-29 12:08:45
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对于普通的生成器，第一个next调用，相当于启动生成器，会从生成器函数的第一行代码开始执行，直到第一次执行完yield语句（第4行）后，跳出生成器函数。然后第二个next调用，进入生成器函数后，从yield语句的下一句语句（第5行）开始执行，然后重新运行到yield语句，执行后，跳出生成器函数，后面再次调用next，依次类推。下面是一个列子：def consumer():
r = 'here'
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2024-02-21 18:19:43
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生成器初识什么是生成器 生成器本身属于迭代器。继承了迭代器的特性，惰性求值，占用内存空间极小。为什么要有生成器__iter__方法来创建这样的迭代器。（未经过优化的可迭代对象本身就占据内存，如list，tuple，dict，set，str等）这个时候就需要用到生成器。怎么用生成器 定义生成器的方式有两种。1.使用生成器表达式（本章不做介绍）2.使用生成器函数 斐波拉契数列的创建:# ====
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2023-07-06 15:38:28
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Python生成器生成器的定义：生成器它的本质就是迭代器我们知道的迭代器有两种：一种是调用方法直接返回的，一种是可迭代对象通过执行iter方法得到的，迭代器有的好处是可以节省内存。如果在某些情况下，我们也需要节省内存,就只能自己写。我们自己写的这个能实现迭代器功能的东西就叫生成器在python中有以下几种方式来获取生成器 1.通过生成器函数 2.通过各种推到式来实现生成器首先,我们先看一个很简
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2023-09-25 09:17:46
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Python生成器什么是python生成器，意思是带有一个yield语句的函数，既然它是个函数，那么与普通的函数有什么关系呢？生成器是这样一个函数:记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次(或第 n 次)调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。生成器不仅“记住”了它数据状态；生成器还“记住”了它在流控制构造(在命令式编程中，这种构造不只是数据值)
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2024-05-04 13:27:23
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一、迭代概述1.1 基础概念迭代属性是Python一大特性，也才允许我们通过for in 循环体遍历比如列表、字典等集合类型数据类型内的数据，或者用in成员函数判断某元素是否在某数据内存在、使用列表解析式等，让代码变得简洁明晰，如果想深入理解Python这一大特性，其实还需要深入了解迭代器和生成器的概念。以下先整体介绍可迭代、迭代器、生成器的概念和相互之间的关系可迭代：指实现了Pyth
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2024-08-13 11:17:43
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