在Python编程中，当你遇到TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not generator错误消息时，这通常是因为你要传递给一个函数的参数类型不正确。
相信你已经不止一次在函数中看到关键词yield，它起着什么作用？返回什么？和return又有着什么区别呢？这篇文章将会揭开yield的神秘面纱，并给出最浅显易懂的例子。
做自动化测试的时候，比如创建个 url 列表，url 列表里面可能是存储了网站的页数：
在生成器函数中，使用多个yield语句，执行一次后会暂停执行，把yield表达式的值返回，再次执行会执行到下一个yield语句
迭代器和生成器 所有你可以用在for...in...语句中的都是可迭代的:比如lists,strings,files...因为这些可迭代的对象你可以随意的读取所以非常方便易用,但是你必须把它们的值放到内存里,当它们有很多值时就会消耗太多的内存. 生成器也是迭代器的一种,但是你只能迭代它们一次.原因很简单,因为它们不是全部存在内存里,它们只在要调用的时候在内存里生成。生成器使用的重点关键字是 Yield def createGenerator(): mylist = range(3)
字典 #1. 基础操作 name = {'zhang':'10', 'li':'5'} dict(name) #将列表等转换为字典 name['zhang'] #查询 name['zhang'] = 15 #赋值 del name['zhang'] #删除键值 name = { #可多行写法 'zhang': '10', 'li': '5' } #2. 遍历 for key,value in name.items(): print(key + value) #3. 其它操作 name.keys()
yield 是在：PEP 255 -- Simple Generators 这个pep引入的
迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器，给一个列表创建迭代器代码示例：
迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
列表（list）：内置类型，可变（或不可哈希），其中可以包含任意类型的数据，支持使用下标和切片访问其中的某个或某些元素，常用方法有append()、insert()、remove()、pop()、sort()、reverse()、count()、index()，支持运算符+、+=、*、*=。可以使用[]直接定义列表，也可以使用list()把其他类型的可迭代对象转换为列表，列表推导式也可以用来创建列表，若干标准库函数、内置类型方法以及扩展库函数或方法也会返回列表。列表不能作为字典的“键”，也不能作为集合的元素
yiele关键字是什么？他是一个类似return的关键字，函数中带有该关键字时就表示是一个生成器，而不在表示一个函数了，该生成器自带一些函数比如next(),send()等。你可以先把它看成return。不过他和return的区别在于return执行完毕后就结束了，即停止。而yield执行完毕后只是暂停了，后续还可以继续使用send()来运行。如果听不懂，就先把yield当作trturn来理解。我们通过代码来理解会更好一点。 第一个列子：
数据类型的转换你只需要将数据类型作为函数名即可，还有几个内置函数可以执行数据之间的转换，这些函数返回一个新的对象，表示转换的值；
python2.5 中，yield关键字可以在表达式中使用，而且生成器API中增加了 .send(value)方法。生成器可以使用.send(...)方法发送数据，发送的数据会成为生成器函数中yield表达式的值。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
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迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
但它的特点就是下次使用next（a）时，接着上次的断点继续运行，直到下一个yield
生成器指的是生成器对象，可以由生成器表达式得到，也可以使用yield关键字得到一个生成器函数，
推荐操作环境：windows7系统、jquery3.2.1版本，DELL G3电脑。
在Python中，生成器（Generator）是一种特殊的迭代器，可以通过函数来创建。生成器可以动态地生成数据流，而不需要一次性生成所有的数据，从而在处理大量数据时具有很好的性能优势。
在Python中，迭代器是遵循迭代协议的对象。使用iter()从任何序列对象中得到迭代器（如list, tuple, dictionary, set等）。另一种形式的输入迭代器是generator（生成器）。
Python中的迭代器是一种对象，它可以迭代（遍历）一个可迭代对象（比如列表、元组或字符串）的元素。迭代器用于实现迭代器协议，即包含 __iter__() 方法和 __next__() 方法。
迭代对于数据处理是基础的：程序将计算应用于数据系列，从像素到核苷酸。如果数据不适合内存，我们需要惰性地获取项目——一次一个，并按需获取。这就是迭代器的作用。本章展示了迭代器设计模式是如何内置到 Python 语言中的，因此您永远不需要手动编写它。
SeFa — Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs
生成器第一次出现在CLU语言中CLU语言是由美国麻省理工大学的Barbara Liskov教授和她的学生们在1974年至1975年间所设计和开发出来的，这门语言虽然古老，但是却提出了很多如今被广泛使用的编程语言特性，生成器便是其中的一个。
题图来自 5 Ways Rust Programming Language Is Used[1]
1. 通过生成器函数 2. 通过各种推导式来实现⽣成器 3. 通过数据的转换也可以获取生成器
这一部分待加强！ （一）迭代器 一：简介 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。 迭代器只能往前不会后退。 迭代器有两个基本的方法：iter() 创建迭代器对象和 next()访问迭代器。 字典、字符串、列表或元组对象都可用于创建迭代器 二：迭代器的创建 ①把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() ②__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法 并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。 ③__next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象 三：迭代器协议的后台机制 for element in (1, 2, 3): print(element) 在后台，for 语句在容器对象中调用 iter() 。 该函数返回一个定义了 __next__() 方法的迭代器对象，它在容器中逐一访问元素。 没有后续的元素时， __next__() 抛出一个 StopIteration 异常， 通知 for 语句循环结束。 可以用内建的 next() 函数调用 __next__() 方法； 了解了迭代器协议的后台机制，就可以很容易的给自己的类添加迭代器行为。 定义一个 __iter__() 方法，使其返回一个带有 __next__() 方法的对象。 如果这个类已经定义了 __next__() ，那么 __iter__() 只需要返回 self: 三：迭代器使用的必要性 列表效率高，但是需要将内容一次性读入，可能增加内存的负担， 如果列表太大，内存溢出。 range 返回一个列表 xrange 返回一个对象 （二）生成器 一：简介 ①在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator） 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数， 只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器 ②在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停， 并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。 二：创建生成器 ①一个简单的生成器：my_generator = (x*x for x in range(4)) 和列表解析式只是括号不同，大数据处理时代替列表解析式。 ②和return的区别：一般的函数都是止于return，作为生成器的函数，由于有了yield, 遇到他则会暂时挂起，如果之后还有return，则直接抛出StopIteration异常。 三：本节最后一句：编程中可以不使用生成器。
https://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52061971
在某种情况下，我们需要节省内存，就只能自己写，我们自己写的能实现迭代器的东西 称之为：“生成器”
2、在调用生成器运行过程中，每次遇到yield时，函数都会暂停并保存所有当前的运行信息。
迭代器对象要求支持迭代器协议的对象，在 python 中，支持迭代器协议就是实现对象的 __iter__() 和 __next__() 方法。
本节首先讨论number类。lang包及其子类，以及使用这些类的实例化而不是原始数字类型的情况。
PEP原文 ： https://www.python.org/dev/peps/pep-0342/
质数是只有两个因数的独特数字，一个和数字本身。这类数字的一些例子是3,7,11,13,等等。
生成器是 Python 初级开发者最难理解的概念之一，虽被认为是 Python 编程中的高级技能，但在各种项目中可以随处见到生成器的身影，你得不得去理解它、使用它、甚至爱上它。 提到生成器，总不可避免地要把迭代器拉出来对比着讲，生成器就是一个在行为上和迭代器非常类似的对象，如果把迭代器比作 Android 系统，那么生成器就是 iOS，二者功能上差不多，但是生成器更优雅。 什么是迭代器 顾名思义，迭代器就是用于迭代操作（for 循环）的对象，它像列表一样可以迭代获取其中的每一个元素，任何实现了 __n
🌊 作者主页：海拥 🌊 作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 100 个基本的 Python 面试问题第四部分(61-80) Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？ Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。 Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？ Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？ Q-5：Python 中可用的内置类
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
generator（生成器）是ES6标准引入的新的数据类型。一个generator看上去像一个函数，但可以返回多次。
早前有针对 Promise 的语法写过博文，不过仅限入门级别，浅尝辄止食而无味。后面一直想写 Promise 实现，碍于理解程度有限，多次下笔未能满意。一拖再拖，时至今日。
这篇 Async 是如何被实现的，其实断断续续已经在草稿箱里躺了很久了。终于在一个夜黑风高的周六晚上可以给他画上一个句号。
文章背景： 最近在学习廖雪峰老师的Python文章，其中有个章节讲到的是filter()函数，该函数用于过滤序列。在学习过程中，也顺带巩固了其它的知识点，在此进行相应的整理。
etlpy是python编写的网页数据抓取和清洗工具，核心文件etl.py不超过500行，具备如下特点 爬虫和清洗逻辑基于xml定义，不需手工编写 基于python生成器，流式处理，对内存无要求 内置线程池，支持串行和并行处理 内置正则解析，html转义，json转换等数据清洗功能，直接输出可用文件 插件式设计，能够非常方便地增加其他文件和数据库格式 能够支持几乎一切网站，能自动填入cookie github地址： https://github.com/ferventdesert/etlpy 运行需要pyt
曾经一行接触过的一个leader，把python读成爬虫，但作为leader下属的我虽然满脸尴尬，但只能在心里默默纠正
与 promise 对象类似，这里运用鸭子模型进行判断，如果对象中有 next 与 throw 两个方法，那么就认为这个对象是一个生成器对象。
本文主要会讲 Generator 的运用和实现原理，然后我们会去读一下 co 模块的源码，最后还会提一下 async/await。
循环生成对抗网络（简称CycleGans）[1]是功能强大的计算机算法，具有改善数字生态系统的潜力。它们能够将信息从一种表示形式转换为另一种表示形式。例如，当给定图像时，他们可以对其进行模糊处理，着色（如果其最初是黑白的），提高其清晰度或填补缺失的空白。
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