创建生成器方法

方法一

有很多方法可以创建一个生成器。第一种方法很简单，只要生成一个列表[ ]改成( )

创建L和G的区别在于最外层[ ]和( )，L是一个列表，G是一个生成器。我们可以直接打印L的每个元素，但是我们如何打印G的每个元素呢？如果要逐一打印，生成器的下一个返回值可以通过next()函数获得:

运行结果：

运行结果：

生成器保存算法，每次调用nextt(G)，计算G的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素，抛出Stopiteration的异常。当然，这种不断呼叫next()太不正常了，正确的方法是使用for循环，因为生成器也是一个可迭代的对象。因此，在我们创建了一个生成器之后，我们基本上永远不会呼叫next()，而是通过for循环迭代它，也不需要关心stopiteration的异常。

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方法2

generator非常强大。假如算法比较复杂，用类似列表生成的for循环无法实现，也可以用函数来实现。

例如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任何一个数都可以从前两个数加起来：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列不能以列表生成式书写，但很容易用函数打印出来：

运行结果：

仔细观察，我们可以看到fib函数实际上定义了斐波拉契序列的计算规则。我们可以从第一个元素开始计算任何后续元素。这种逻辑实际上与generator非常相似。

也就是说，上面的函数离generator只有一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要print(b)改为yield b就可以了：

运行结果：

在上述fib的例子中，如果我们在循环过程中不断调用yield，我们将继续中断。当然，我们应该为循环设置一个退出循环的条件，否则就会列出一个数字。同样，在将函数更改为generator后，我们基本上从不使用next()获得下一个返回值，而是直接使用for循环进行迭代：

运行结果：

然而，当使用for循环调用generator时，发现generator的return语句的返回值无法获得。如果你想获得返回值，你必须捕捉stopiteration的错误。返回值包括在stopiteration的value中：

运行结果：

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