沒有用過的東西，沒有深刻理解的東西很難說自己會，而且被別人一問必然破綻百出。雖然之前有接觸過python中的生成器的概念，但是隻是走馬觀花，這兩天的一次交談中，別人問到了生成器，頓時語塞，死活想不起來曾經看過的東西，之後突然想到了yield，但為時已晚，只能說概念不清，所以本篇今天總結縷縷python的生成器和yield關鍵字。
在介紹yield前有必要先說明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。
一、迭代器(iterator)
在Python中，for循環可以用於Python中的任何類型，包括列表、元祖等等，實際上，for循環可用於任何“可迭代對象”，這其實就是迭代器。迭代器是一個實現了迭代器協議的對象，Python中的迭代器協議就是有next方法的對象會前進到下一結果，而在一系列結果的末尾是，則會引發StopIteration。任何這類的對象在Python中都可以用for循環或其他遍歷工具迭代，迭代工具內部會在每次迭代時調用next方法，並且捕捉StopIteration異常來確定何時離開。
使用迭代器一個顯而易見的好處就是：每次只從對象中讀取一條數據，不會造成內存的過大開銷。
二、生成器(constructor)
生成器函數在Python中與迭代器協議的概念聯繫在一起。簡而言之，包含yield語句的函數會被特地編譯成生成器。當函數被調用時，他們返回一個生成器對象，這個對象支持迭代器接口。函數也許會有個return語句，但它的作用是用來yield產生值的。
不像一般的函數會生成值後退出，生成器函數在生成值後會自動掛起並暫停他們的執行和狀態，他的本地變量將保存狀態信息，這些信息在函數恢復時將再度有效。
覺得還是模糊話，就拿我最近爬取3D彩票14的數據來說吧，如下圖：
沒有用過的東西，沒有深刻理解的東西很難說自己會，而且被別人一問必然破綻百出。雖然之前有接觸過python中的生成器的概念，但是隻是走馬觀花，這兩天的一次交談中，別人問到了生成器，頓時語塞，死活想不起來曾經看過的東西，之後突然想到了yield，但為時已晚，只能說概念不清，所以本篇今天總結縷縷python的生成器和yield關鍵字。
在介紹yield前有必要先說明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。
一、迭代器(iterator)
在Python中，for循環可以用於Python中的任何類型，包括列表、元祖等等，實際上，for循環可用於任何“可迭代對象”，這其實就是迭代器。迭代器是一個實現了迭代器協議的對象，Python中的迭代器協議就是有next方法的對象會前進到下一結果，而在一系列結果的末尾是，則會引發StopIteration。任何這類的對象在Python中都可以用for循環或其他遍歷工具迭代，迭代工具內部會在每次迭代時調用next方法，並且捕捉StopIteration異常來確定何時離開。
使用迭代器一個顯而易見的好處就是：每次只從對象中讀取一條數據，不會造成內存的過大開銷。
二、生成器(constructor)
生成器函數在Python中與迭代器協議的概念聯繫在一起。簡而言之，包含yield語句的函數會被特地編譯成生成器。當函數被調用時，他們返回一個生成器對象，這個對象支持迭代器接口。函數也許會有個return語句，但它的作用是用來yield產生值的。
不像一般的函數會生成值後退出，生成器函數在生成值後會自動掛起並暫停他們的執行和狀態，他的本地變量將保存狀態信息，這些信息在函數恢復時將再度有效。
覺得還是模糊話，就拿我最近爬取3D彩票14的數據來說吧，如下圖：
解析獲取到一頁信息後，我們需要將信息處理一下，遍歷提取結果並生成字典，這樣的目的是為了將數據結構整齊（不然的話，數據比較亂），便於後面存儲數據。
在這裡，我用了生成器函數，每調用一次函數時，將會返一個迭代對象，這個迭代對象裡面包含一頁的所有信息，如下圖：
沒有用過的東西，沒有深刻理解的東西很難說自己會，而且被別人一問必然破綻百出。雖然之前有接觸過python中的生成器的概念，但是隻是走馬觀花，這兩天的一次交談中，別人問到了生成器，頓時語塞，死活想不起來曾經看過的東西，之後突然想到了yield，但為時已晚，只能說概念不清，所以本篇今天總結縷縷python的生成器和yield關鍵字。
在介紹yield前有必要先說明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。
一、迭代器(iterator)
在Python中，for循環可以用於Python中的任何類型，包括列表、元祖等等，實際上，for循環可用於任何“可迭代對象”，這其實就是迭代器。迭代器是一個實現了迭代器協議的對象，Python中的迭代器協議就是有next方法的對象會前進到下一結果，而在一系列結果的末尾是，則會引發StopIteration。任何這類的對象在Python中都可以用for循環或其他遍歷工具迭代，迭代工具內部會在每次迭代時調用next方法，並且捕捉StopIteration異常來確定何時離開。
使用迭代器一個顯而易見的好處就是：每次只從對象中讀取一條數據，不會造成內存的過大開銷。
二、生成器(constructor)
生成器函數在Python中與迭代器協議的概念聯繫在一起。簡而言之，包含yield語句的函數會被特地編譯成生成器。當函數被調用時，他們返回一個生成器對象，這個對象支持迭代器接口。函數也許會有個return語句，但它的作用是用來yield產生值的。
不像一般的函數會生成值後退出，生成器函數在生成值後會自動掛起並暫停他們的執行和狀態，他的本地變量將保存狀態信息，這些信息在函數恢復時將再度有效。
覺得還是模糊話，就拿我最近爬取3D彩票14的數據來說吧，如下圖：
解析獲取到一頁信息後，我們需要將信息處理一下，遍歷提取結果並生成字典，這樣的目的是為了將數據結構整齊（不然的話，數據比較亂），便於後面存儲數據。
在這裡，我用了生成器函數，每調用一次函數時，將會返一個迭代對象，這個迭代對象裡面包含一頁的所有信息，如下圖：
這樣，在我們需要將信息保存時，只需再次遍歷這個迭代對象，就可以一條一條的將每一期的3D彩票信息按照自己想要的結構存儲起來，代碼如下（我是將信息存儲到Excel表格中）：
沒有用過的東西，沒有深刻理解的東西很難說自己會，而且被別人一問必然破綻百出。雖然之前有接觸過python中的生成器的概念，但是隻是走馬觀花，這兩天的一次交談中，別人問到了生成器，頓時語塞，死活想不起來曾經看過的東西，之後突然想到了yield，但為時已晚，只能說概念不清，所以本篇今天總結縷縷python的生成器和yield關鍵字。
在介紹yield前有必要先說明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。
一、迭代器(iterator)
在Python中，for循環可以用於Python中的任何類型，包括列表、元祖等等，實際上，for循環可用於任何“可迭代對象”，這其實就是迭代器。迭代器是一個實現了迭代器協議的對象，Python中的迭代器協議就是有next方法的對象會前進到下一結果，而在一系列結果的末尾是，則會引發StopIteration。任何這類的對象在Python中都可以用for循環或其他遍歷工具迭代，迭代工具內部會在每次迭代時調用next方法，並且捕捉StopIteration異常來確定何時離開。
使用迭代器一個顯而易見的好處就是：每次只從對象中讀取一條數據，不會造成內存的過大開銷。
二、生成器(constructor)
生成器函數在Python中與迭代器協議的概念聯繫在一起。簡而言之，包含yield語句的函數會被特地編譯成生成器。當函數被調用時，他們返回一個生成器對象，這個對象支持迭代器接口。函數也許會有個return語句，但它的作用是用來yield產生值的。
不像一般的函數會生成值後退出，生成器函數在生成值後會自動掛起並暫停他們的執行和狀態，他的本地變量將保存狀態信息，這些信息在函數恢復時將再度有效。
覺得還是模糊話，就拿我最近爬取3D彩票14的數據來說吧，如下圖：
解析獲取到一頁信息後，我們需要將信息處理一下，遍歷提取結果並生成字典，這樣的目的是為了將數據結構整齊（不然的話，數據比較亂），便於後面存儲數據。
在這裡，我用了生成器函數，每調用一次函數時，將會返一個迭代對象，這個迭代對象裡面包含一頁的所有信息，如下圖：
這樣，在我們需要將信息保存時，只需再次遍歷這個迭代對象，就可以一條一條的將每一期的3D彩票信息按照自己想要的結構存儲起來，代碼如下（我是將信息存儲到Excel表格中）：
保存效果：
沒有用過的東西，沒有深刻理解的東西很難說自己會，而且被別人一問必然破綻百出。雖然之前有接觸過python中的生成器的概念，但是隻是走馬觀花，這兩天的一次交談中，別人問到了生成器，頓時語塞，死活想不起來曾經看過的東西，之後突然想到了yield，但為時已晚，只能說概念不清，所以本篇今天總結縷縷python的生成器和yield關鍵字。
在介紹yield前有必要先說明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。
一、迭代器(iterator)
在Python中，for循環可以用於Python中的任何類型，包括列表、元祖等等，實際上，for循環可用於任何“可迭代對象”，這其實就是迭代器。迭代器是一個實現了迭代器協議的對象，Python中的迭代器協議就是有next方法的對象會前進到下一結果，而在一系列結果的末尾是，則會引發StopIteration。任何這類的對象在Python中都可以用for循環或其他遍歷工具迭代，迭代工具內部會在每次迭代時調用next方法，並且捕捉StopIteration異常來確定何時離開。
使用迭代器一個顯而易見的好處就是：每次只從對象中讀取一條數據，不會造成內存的過大開銷。
二、生成器(constructor)
生成器函數在Python中與迭代器協議的概念聯繫在一起。簡而言之，包含yield語句的函數會被特地編譯成生成器。當函數被調用時，他們返回一個生成器對象，這個對象支持迭代器接口。函數也許會有個return語句，但它的作用是用來yield產生值的。
不像一般的函數會生成值後退出，生成器函數在生成值後會自動掛起並暫停他們的執行和狀態，他的本地變量將保存狀態信息，這些信息在函數恢復時將再度有效。
覺得還是模糊話，就拿我最近爬取3D彩票14的數據來說吧，如下圖：
解析獲取到一頁信息後，我們需要將信息處理一下，遍歷提取結果並生成字典，這樣的目的是為了將數據結構整齊（不然的話，數據比較亂），便於後面存儲數據。
在這裡，我用了生成器函數，每調用一次函數時，將會返一個迭代對象，這個迭代對象裡面包含一頁的所有信息，如下圖：
這樣，在我們需要將信息保存時，只需再次遍歷這個迭代對象，就可以一條一條的將每一期的3D彩票信息按照自己想要的結構存儲起來，代碼如下（我是將信息存儲到Excel表格中）：
保存效果：
分析一下這個例子：
在parse_one_page函數中出現了關鍵字yield，預示著這個函數每次只產生一個結果值，這個函數返回一個生成器（通過print(parse_one_page)輸出可以看出來），用來產生連續的迭代對象
在創造生成器實例的時候，只需要像普通函數一樣調用就可以，但是這個調用卻不會執行這個函數，這個可以通過輸出看出來
看到這裡應該可以理解生成器這個抽象的概念了吧，如果不懂可以留言，我會一一給大家回答
為什麼叫生成器函數？
因為他隨著時間的推移生成了一個數值隊列。一般的函數在執行完畢之後會返回一個值然後退出，但是生成器函數會自動掛起，然後重新拾起繼續執行，他會利用yield關鍵字關起函數，給調用者返回一個值，同時保留了當前的足夠多的狀態，可以使函數繼續執行。生成器和迭代協議是密切相關的，可迭代的對象都有一個__next()__成員方法,這個方法要麼返回迭代的下一項，要麼引起異常結束迭代。
為了支持迭代協議，擁有yield語句的函數被編譯為生成器，這類函數被調用時返回一個生成器對象，返回的對象支持迭代接口，即成員方法__next()__繼續從中斷處執行執行。
為了更加深刻的理解，我再舉個例子：
沒有用過的東西，沒有深刻理解的東西很難說自己會，而且被別人一問必然破綻百出。雖然之前有接觸過python中的生成器的概念，但是隻是走馬觀花，這兩天的一次交談中，別人問到了生成器，頓時語塞，死活想不起來曾經看過的東西，之後突然想到了yield，但為時已晚，只能說概念不清，所以本篇今天總結縷縷python的生成器和yield關鍵字。
在介紹yield前有必要先說明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。
一、迭代器(iterator)
在Python中，for循環可以用於Python中的任何類型，包括列表、元祖等等，實際上，for循環可用於任何“可迭代對象”，這其實就是迭代器。迭代器是一個實現了迭代器協議的對象，Python中的迭代器協議就是有next方法的對象會前進到下一結果，而在一系列結果的末尾是，則會引發StopIteration。任何這類的對象在Python中都可以用for循環或其他遍歷工具迭代，迭代工具內部會在每次迭代時調用next方法，並且捕捉StopIteration異常來確定何時離開。
使用迭代器一個顯而易見的好處就是：每次只從對象中讀取一條數據，不會造成內存的過大開銷。
二、生成器(constructor)
生成器函數在Python中與迭代器協議的概念聯繫在一起。簡而言之，包含yield語句的函數會被特地編譯成生成器。當函數被調用時，他們返回一個生成器對象，這個對象支持迭代器接口。函數也許會有個return語句，但它的作用是用來yield產生值的。
不像一般的函數會生成值後退出，生成器函數在生成值後會自動掛起並暫停他們的執行和狀態，他的本地變量將保存狀態信息，這些信息在函數恢復時將再度有效。
覺得還是模糊話，就拿我最近爬取3D彩票14的數據來說吧，如下圖：
解析獲取到一頁信息後，我們需要將信息處理一下，遍歷提取結果並生成字典，這樣的目的是為了將數據結構整齊（不然的話，數據比較亂），便於後面存儲數據。
在這裡，我用了生成器函數，每調用一次函數時，將會返一個迭代對象，這個迭代對象裡面包含一頁的所有信息，如下圖：
這樣，在我們需要將信息保存時，只需再次遍歷這個迭代對象，就可以一條一條的將每一期的3D彩票信息按照自己想要的結構存儲起來，代碼如下（我是將信息存儲到Excel表格中）：
保存效果：
分析一下這個例子：
在parse_one_page函數中出現了關鍵字yield，預示著這個函數每次只產生一個結果值，這個函數返回一個生成器（通過print(parse_one_page)輸出可以看出來），用來產生連續的迭代對象
在創造生成器實例的時候，只需要像普通函數一樣調用就可以，但是這個調用卻不會執行這個函數，這個可以通過輸出看出來
看到這裡應該可以理解生成器這個抽象的概念了吧，如果不懂可以留言，我會一一給大家回答
為什麼叫生成器函數？
因為他隨著時間的推移生成了一個數值隊列。一般的函數在執行完畢之後會返回一個值然後退出，但是生成器函數會自動掛起，然後重新拾起繼續執行，他會利用yield關鍵字關起函數，給調用者返回一個值，同時保留了當前的足夠多的狀態，可以使函數繼續執行。生成器和迭代協議是密切相關的，可迭代的對象都有一個__next()__成員方法,這個方法要麼返回迭代的下一項，要麼引起異常結束迭代。
為了支持迭代協議，擁有yield語句的函數被編譯為生成器，這類函數被調用時返回一個生成器對象，返回的對象支持迭代接口，即成員方法__next()__繼續從中斷處執行執行。
為了更加深刻的理解，我再舉個例子：
結果如下：
沒有用過的東西，沒有深刻理解的東西很難說自己會，而且被別人一問必然破綻百出。雖然之前有接觸過python中的生成器的概念，但是隻是走馬觀花，這兩天的一次交談中，別人問到了生成器，頓時語塞，死活想不起來曾經看過的東西，之後突然想到了yield，但為時已晚，只能說概念不清，所以本篇今天總結縷縷python的生成器和yield關鍵字。
在介紹yield前有必要先說明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。
一、迭代器(iterator)
在Python中，for循環可以用於Python中的任何類型，包括列表、元祖等等，實際上，for循環可用於任何“可迭代對象”，這其實就是迭代器。迭代器是一個實現了迭代器協議的對象，Python中的迭代器協議就是有next方法的對象會前進到下一結果，而在一系列結果的末尾是，則會引發StopIteration。任何這類的對象在Python中都可以用for循環或其他遍歷工具迭代，迭代工具內部會在每次迭代時調用next方法，並且捕捉StopIteration異常來確定何時離開。
使用迭代器一個顯而易見的好處就是：每次只從對象中讀取一條數據，不會造成內存的過大開銷。
二、生成器(constructor)
生成器函數在Python中與迭代器協議的概念聯繫在一起。簡而言之，包含yield語句的函數會被特地編譯成生成器。當函數被調用時，他們返回一個生成器對象，這個對象支持迭代器接口。函數也許會有個return語句，但它的作用是用來yield產生值的。
不像一般的函數會生成值後退出，生成器函數在生成值後會自動掛起並暫停他們的執行和狀態，他的本地變量將保存狀態信息，這些信息在函數恢復時將再度有效。
覺得還是模糊話，就拿我最近爬取3D彩票14的數據來說吧，如下圖：
解析獲取到一頁信息後，我們需要將信息處理一下，遍歷提取結果並生成字典，這樣的目的是為了將數據結構整齊（不然的話，數據比較亂），便於後面存儲數據。
在這裡，我用了生成器函數，每調用一次函數時，將會返一個迭代對象，這個迭代對象裡面包含一頁的所有信息，如下圖：
這樣，在我們需要將信息保存時，只需再次遍歷這個迭代對象，就可以一條一條的將每一期的3D彩票信息按照自己想要的結構存儲起來，代碼如下（我是將信息存儲到Excel表格中）：
保存效果：
分析一下這個例子：
在parse_one_page函數中出現了關鍵字yield，預示著這個函數每次只產生一個結果值，這個函數返回一個生成器（通過print(parse_one_page)輸出可以看出來），用來產生連續的迭代對象
在創造生成器實例的時候，只需要像普通函數一樣調用就可以，但是這個調用卻不會執行這個函數，這個可以通過輸出看出來
看到這裡應該可以理解生成器這個抽象的概念了吧，如果不懂可以留言，我會一一給大家回答
為什麼叫生成器函數？
因為他隨著時間的推移生成了一個數值隊列。一般的函數在執行完畢之後會返回一個值然後退出，但是生成器函數會自動掛起，然後重新拾起繼續執行，他會利用yield關鍵字關起函數，給調用者返回一個值，同時保留了當前的足夠多的狀態，可以使函數繼續執行。生成器和迭代協議是密切相關的，可迭代的對象都有一個__next()__成員方法,這個方法要麼返回迭代的下一項，要麼引起異常結束迭代。
為了支持迭代協議，擁有yield語句的函數被編譯為生成器，這類函數被調用時返回一個生成器對象，返回的對象支持迭代接口，即成員方法__next()__繼續從中斷處執行執行。
為了更加深刻的理解，我再舉個例子：
結果如下：
正所謂，眼看十遍不如手動一遍，趕緊動起手來感受一下這個神奇又抽象的生成器概念吧；
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