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会员库源码创建出来:

       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，fpgrowth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。

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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：列表生成式的猫眼源码改写

        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。