1.Python中生成器的源码理解？
2.Python创建生成器的两种方法

Python中生成器的理解？

       9.. 生成器

       Generator 是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是生成正规的函数，需要返回数据的源码时候使用 yield 语句。每次 next() 被调用时，生成生成器回复它脱离的源码位置（它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值）。以下示例演示了生成器可以很简单的生成miflash源码创建出来:

       前一节中描述了基于类的迭代器，它能作的源码每一件事生成器也能作到。因为自动创建了 __iter__() 和 __next__() 方法，生成生成器显得如此简洁。源码

       另一个关键的生成功能在于两次执行之间，局部变量和执行状态都自动的源码保存下来。这使函数很容易写，生成而且比使用 self.index 和 self.data 之类的源码方式更清晰。

       除了创建和保存程序状态的生成自动方法，当发生器终结时，源码还会自动抛出 StopIteration 异常。综上所述，星岚宝源码这些功能使得编写一个正规函数成为创建迭代器的最简单方法。

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       另一个关键的功能在于两次执行之间，局部变量和执行状态都自动的保存下来。这使函数很容易写，而且比使用 self.index 和 self.data 之类的方式更清晰。

       除了创建和保存程序状态的自动方法，当发生器终结时，太空跳跳车 源码还会自动抛出 StopIteration 异常。综上所述，这些功能使得编写一个正规函数成为创建迭代器的最简单方法。

Python创建生成器的两种方法

       1. 创建生成器简介：

        生成器是Python中的一个特殊类型，它允许你创建一个惰性求值的序列。生成器的创建方式有很多，这里将介绍两种主要方法。

       2. 方法一：列表生成式的萝卜影视3.0源码改写

        通常，我们可以使用列表生成式[expression for item in iterable]来创建列表。若要将列表生成式改写为生成器，只需将方括号[ ]替换为圆括号( )。这种改写不仅改变了数据结构，也使得原本的列表变成了生成器。

       3. 生成器的迭代

        生成器保存的是计算过程而非结果。因此，每次通过next()函数获取的是生成器算法的下一个值，直到生成器执行完毕，此时会抛出StopIteration异常。尽管可以使用next()函数逐个获取值，但在实际应用中，我们通常使用for循环迭代生成器，因为生成器本身就是可迭代的。

       4. 方法二：使用函数创建生成器

        当需要表示更复杂的计算过程时，可以使用函数来创建生成器。例如，斐波那契数列可以通过一个函数来计算，但这个函数本身并不是一个生成器。要将这个函数转换成生成器，需要在适当的位置加入yield语句，这样在每次迭代时就会返回当前的斐波那契数。

       5. 生成器的返回值

        当生成器的算法中包含return语句时，直接使用for循环是无法获取到这些返回值的。为了捕获这些值，需要在循环中捕获StopIteration异常，并从异常对象中提取value属性来获取返回值。

       通过以上两种方法，我们可以轻松地在Python中创建和使用生成器，从而有效地处理大量数据或者实现复杂的计算过程。