title: Python中的generator对象 date: 2017.09.01 23:56 categories:
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编程语言是技术的一个基点，所以不得不说语言也是挺重要的，虽说背后的原理大同小异，但一般来说程序员都有个主力语言，这个主力语言一般是选出来的。
而语言流不流行、强不强原因有很多，以Python为例，原因之一就是其一些优秀的语言特性，或者说语法上的设计，当然跟解释器是配套的。本文就来说一说Python中的generator即生成器对象。
1.基础理论
我推荐廖雪峰大大的官网，我学JavaScript与Python是直接经过他的官网教程来的，十多年的专业程序员，对这点知识点理解相当透彻。
关于Python中generator的基础理论，直接看这篇：生成器。
JavaScript中的generator跟Python是完完全全一个路子，因为设计者也是学过来的。
综上，generator，生成器，其实就是在OOP的背景下，对于迭代的场景，封装出的特定对象，里面包裹着迭代过程所需要的信息，比如next()，可以借鉴下Java中LinkedList的封装细节，实现手段都是源于技术需求。
2.深入理解
还是看廖雪峰的解释：Python yield 使用浅析。
包括Python黄哥的解释：黄哥漫谈Python 生成器。
同时提供一份PDF文档，英文，我给个下载链接：The Magic Behind Python Generator Functions - Hacker Noon。
划下PDF中的重点，首先他这个解释其实是最好的，我在看完中文的理解后再看到这个有一种豁然开朗的感觉，因为他里面包括了这几个重点：
- Python中栈帧并不分配在栈内存中（Java中相反），而是在堆中
CPython解释器遇到yield关键字时，会主动封装好此时需要返回的generator（PDF中使用dis模块的接口进行了细节分析）- generator存储的信息包括了局部与全局变量，在栈帧中也保存着堆对象调用需要的指针位置
综上，在会使用generator的前提下，可以理解到底层算法的实现，也能体会到设计的优雅之处。对于我们理解使用代码、算法实现思路都有启发。
3.优点
- 优化了性能 在大量迭代数据时，只需要用中间值的场景
- 简化了写法
yield关键字从语法层面进行了支持，而generator对象自带的接口也进行了对应的功能拓展 - 体现语言设计的独特、优雅
4.小结
综上，我们对Python中的generator由浅入深，从知道到使用再到理解设计用意。过程的积累是我在乎的。
结尾套用一句俗话：人生苦短，快用Python。