Python生成器函数：延迟计算与协程

Python中的生成器函数提供了一种能够延迟计算的方法，使得我们可以逐步产生结果，而不必一次性计算所有结果。除此之外，生成器函数还可以实现一种称为协程的计算模式。

生成器函数

生成器函数是一种特殊的函数，可以通过使用yield语句来产生连续的值。与普通函数返回单个值不同，生成器函数可以对yield语句重复调用，并且在每次调用之间状态会保留下来。这意味着生成器函数可以一边运行，一边产生值。因此，生成器函数可以大大减少计算成本，因为它们只需要单个结果而不是整个序列。

我们可以用一个简单的例子来演示生成器函数产生数字序列：

def sequence(n):
    for i in range(n):
        yield i

seq = sequence(5)

for val in seq:
    print(val)

在这个例子中，我们定义了一个生成器函数sequence，并在其中使用了yield语句来生成0到n-1的整数序列。我们将sequence应用到一个变量seq中，并使用循环语句来迭代seq中的值。在循环中每次迭代时，生成器函数会被调用一次，然后在每个调用之间保留当前状态。这意味着，在 次循环迭代时，序列中的 个值0将被生成，然后在下一个迭代中，序列中的第二个值1将被生成，以此类推。因此，我们可以逐步生成并使用该序列，而不必在一次计算中生成整个序列。

协程

在Python中，协程是一种实现并发的计算模式。它类似于线程，但是与线程相比，协程具有更轻量的开销，并且可以在单个线程中同时运行多个协程。协程的一个重要特征是它能够在不同阶段进行暂停和恢复。Python的生成器函数提供了一种方便的方式来实现这种协作式多任务。

我们可以使用生成器函数来实现一个协程。在协程中，生成器函数可以被多次调用，并且在调用之间保留其状态，使得我们可以在在多个协程中互相切换。

我们可以通过下面这个例子来演示如何使用协程：

def printer():
    while True:
        text = (yield)
        print(text)

p = printer()
next(p)

p.send('hello')
p.send('world')

在这个例子中，我们定义了一个名为printer的生成器函数。该函数一直在一个循环中等待输入，每当调用生成器函数的send方法时，生成器函数会读取传入的文本，并将其打印到终端上。在send方法之前，我们需要首先调用next方法，从而启动生成器函数并让它准备好等待输入。

在协程中，由于生成器函数可以暂停和恢复运行，因此我们可以在协程之间进行切换，使得它们可以同时运行，不互相干扰。在上面的例子中，我们定义了一个printer协程，并且在每次调用时等待输入。在 个send调用之后，printer协程会接收到一个字符串"hello"，并将其打印。在第二个send调用之后，它又接收到了一个字符串"world"，并再次将其打印。由于我们在协程之间进行了切换，因此我们可以同时运行多个协程并在它们之间共享数据，从而实现并发计算。

总结

通过Python的生成器函数，我们可以实现延迟计算来节省计算成本，并且通过协程，我们可以实现一种轻量的多任务并发模式。这些都是Python语言强大的特性，帮助我们更轻松地解决各种计算问题。