24_生成器、斐波那契数列

一、生成器概念

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器（Generator）。生成器不会把结果保存到一个系列中，而是保存生成器状态，在每次迭代的时候返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。并且生成器实现了迭代器协议，所以生成器就是可迭代对象。所以生成器的本身就是迭代器。

实现生成器的方式：

1.可以使用生成器函数

2.可以使用各种推导式构建迭代器

3.可以通过数据转化

二、yield的功能

yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数状态，下次运行时在它离开的地方继续向下执行。

1 def genner():
2     print('111')
3     yield 222
4     print('333')
5     yield 444
6     print('555')
7     yield 666
8 g = genner()
9 #print(g)  print(g)
10 '''
11 111
12 222
13 333
14 444
15 '''
16 print(g.__next__())
17 print(g.__next__())

yield 的功能：

1.函数中使用yield，可以将函数变成生成器

2.返回给调用者的值

3.并将指针停留在当前位置　

生成器方法调用时，不会立即执行，需要调用next()方法，或者for循环来执行，使用for循环不用自己捕获StopIteration异常。

generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到

return

语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用

next()

的时候执行，遇到

yield

语句返回，再次执行时从上次返回的

yield

语句处继续执行。

三、斐波那契数列

斐波那契数列：

除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34.... f(n) = f(n - 1) + f(n - 2) n >= 2

使用递归：

1 def fib(n):
2     if n <= 1:
3         return 1
4     else:
5         return (fib(n - 1) + fib(n - 2))
6
7
8 for i in range(10):
9     print(fib(i))
10
11
12 #1,1,2,3,5,8,13,21,34,55

fib

函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

1 def fib(n):
2     if n <= 1:
3         return 1
4     else:
5         return (fib(n - 1) + fib(n - 2))
6
7 def fib_num():
8     for i in range(10):
9         yield  fib(i)
10
11 g = fib_num()
12 for i in g:
13     print(i)