生成器和迭代器

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通过列表推导式，可以直接创建一个列表
但是受到内存的限制，列表的容量肯定是有限的
那么现在我们要创建一个100W元素的列表，应该用一个什么方法
如果列表的元素可以推理出来，用到哪里推到哪里，不断释放资源就不会浪费内存
这样就不需要创建一个完整的列表
一边循环一遍创建的方式就是生成器
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# 得到生成器的方式有几种：
# 1.通过列表推导式 [x for x in range(1000000000000)]  ,[x for x in range(10000) if x%3 = 0]这种的不算
# 得到生成器generator 把方括号变成小括号 a = (x for x in range(10000) if x%3 = 0)  这种就行
# 那么如何取出里面的元素？需要的时候帮你产生一个
# （1）print(a.__next__()) 不参加参数的话就是调用一次，也就是产生一次
# （2）用系统自带的next next(a) 这种方式也可以
# 但是如果是(1)和(2)里面结合的话 就是都可以使用 ，但是也是有一次算一次，不会因为重新用了新方法而从头开始
# 如果调用的次数超过异常的那么可以用try 和 except 来进行
# 在可能产生异常的代码 进行try处理

# 2.借助函数完成
# 斐波那契函数
# 只要函数中出现了yield那么就是一个生成器了
# def func():
#     n = 0
#     while True:
#         n += 1
#         yield n  # 这个yield  是一个关键，告诉底层这是一个生成器
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步骤:
1.定义一个函数，函数中使用yield关键字
2.调用函数，接受调用的结果
3.得到的结果就是生成器
4.借助__next__() 和next()
yield = return n + 暂停
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# 斐波那契函数：
# def fib(length):
#     a, b = 0, 1
#     n = 0
#     while n < length:
#         yield b
#         a, b = b, a + b
#         n += 1
# return 'ab'   这一行的作用就是在生成器没有更多的产生的时候就会return这个值，以报错信息的方式告我们的

# g = fib(10)
# print(g)
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))


# def gen():
#     i = 0
#     while i < 5:
#         temp = yield i
#         print('temp:',temp)
#         i+=1
#     return '没有更多的了'
#
# g = gen()
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))
# g.send(None)
# g = g.send('哈哈')
# print(g)

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生成器方法：
    __next__():获取下一个元素
    send(value):获得下一个元素，同时可以往里面送数据  注意：第一次调用必须传一个空值
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# 携程（进场---线程----携程）
# 迅雷下载的时候 默认是开十个线程
def task1(n):
    for i in range(n):
        print('正在搬砖第{}块'.format(i))
        yield None
def task2(n):
    for i in range(n):
        print('正在听第{}歌'.format(i))
        yield None

g1 = task1(10)
g2 = task2(10)

for i in range(10):
    g1.__next__()
    g2.__next__()