Python生成器函数-使用yield关键字创建可迭代的生成器对象

Python生成器函数是一种特殊的函数，可以通过使用yield关键字来创建可迭代的生成器对象。生成器函数可以在迭代过程中生成一个值，并保留当前执行的状态，以便在下次迭代时使用。

生成器函数的定义方式与普通函数相同，但是在函数体中使用yield关键字来定义生成器的每个值。当调用生成器函数时，它会返回一个生成器对象，可以使用next()函数来逐个获取生成器的值。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用yield关键字创建一个生成器函数：

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

# 调用生成器函数，得到生成器对象
gen = my_generator()

# 使用next()函数获取生成器的值
print(next(gen))  # 输出: 1
print(next(gen))  # 输出: 2
print(next(gen))  # 输出: 3

在这个例子中，my_generator()函数是一个生成器函数，使用yield关键字定义了三个值。调用my_generator()函数时，会返回一个生成器对象gen。

使用next()函数可以逐个获取生成器的值。第一次调用next(gen)时，会执行生成器函数的代码直到遇到第一个yield语句，返回yield后面的值1。第二次调用next(gen)时，会从上次离开的位置继续执行生成器函数的代码，返回yield后面的值2。依此类推，直到生成器函数的代码执行完毕，或者遇到return语句时停止迭代。

生成器函数还可以使用for循环来迭代生成器的值。与使用next()函数不同的是，for循环会在生成器函数的代码执行完毕或者遇到return语句时自动停止迭代。下面是一个使用for循环迭代生成器的例子：

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

# 调用生成器函数，得到生成器对象
gen = my_generator()

# 使用for循环迭代生成器的值
for value in gen:
    print(value)  # 输出: 1, 2, 3

生成器函数的一个重要特点是它可以节省内存空间。因为生成器函数在迭代过程中生成值，并且保留当前执行的状态，所以它只会在需要时生成值，并不会一次性生成所有的值。这样可以避免占用过多的内存空间。

生成器函数还可以通过传递参数来定制生成器的行为。可以在yield语句中使用yield表达式来接收外部传递的值，并在下次迭代时使用。下面是一个使用传递参数的生成器函数的例子：

def my_generator(start, end):
    while start <= end:
        yield start
        start += 1

# 调用生成器函数，传递参数
gen = my_generator(1, 3)

# 使用for循环迭代生成器的值
for value in gen:
    print(value)  # 输出: 1, 2, 3

在这个例子中，my_generator()函数通过传递参数定制了生成器的起始值和结束值，使用while循环和yield语句来生成值，并在每次迭代时更新起始值。

总而言之，Python生成器函数可以通过使用yield关键字来创建可迭代的生成器对象。它可以在迭代过程中生成值，并且保留当前的执行状态，以便在下次迭代时使用。生成器函数非常灵活，可以与for循环一起使用，也可以接受外部传递的参数来定制生成器的行为。同时，由于生成器函数只在需要时生成值，可以节省内存空间。