Python中使用生成器（generator）的方法及示例

生成器（generator）是Python中的一种特殊的迭代器，它可以按需生成数据，避免一次性产生大量数据导致内存溢出。生成器可以使用函数来创建，使用起来也很简单，只需要遍历生成器一次即可。

生成器可以使用yield语句返回结果，yield语句可以将函数暂停，保存函数状态并在下一次调用时从之前的状态继续执行，直到函数执行完毕或者发生异常才结束。

下面是一个简单的例子，用于生成从1到n的数字的平方：

def square_gen(n):
    for i in range(1, n + 1):
        yield i ** 2

for num in square_gen(5):
    print(num)

输出结果如下：

1
4
9
16
25

在上面的例子中square_gen函数是一个生成器函数，它通过yield语句逐个产生数字的平方并将产生结果的控制权返回给调用者。在for循环中，我们遍历了生成器square_gen，并依次输出产生的平方。

由于生成器是惰性生成数据的，所以它的空间复杂度非常低。当我们在循环迭代时，每次只会生成一个数字的平方，因此生成器运行时所需要的内存非常少。这使得生成器可以处理非常大的数据集，而不会导致内存溢出。

除了使用函数来创建生成器，我们还可以使用生成器表达式来创建生成器。生成器表达式的语法与列表解析非常相似，只是将方括号换成了圆括号。

下面是一个使用生成器表达式生成斐波那契数列的示例：

fibs = (0, 1) + tuple(x + y for x, y in zip(fibs, fibs[1:]))

在上面的示例中，我们使用产生器表达式计算斐波那契数列的前100个数字。生成器表达式中会逐个计算斐波那契数列中的每个数字，并将它们组成一个生成器对象。最后，我们使用tuple函数将生成器对象转换为元组。

生成器在Python编程中非常常用，使用生成器可以避免内存溢出问题，并且能够大大提高程序的运行效率。因此建议在编写大量数据处理和迭代操作的代码时，使用生成器来实现。