Python生成器函数介绍及其功用与应用

Python生成器函数是Python中比较常用的函数类型，它能够创建生成器（generator），并且能够按照顺序地生成一系列的数据，并且只有在需要数据时才会生成，这样就能够极大地节省内存空间。

一、Python生成器函数的定义

使用关键字yield定义的函数就是Python生成器函数，比如下面这个简单的迭代器案例：

def my_range(start, end, step):
    while start <= end:
        yield start
        start += step

for i in my_range(1, 10, 2):
    print(i)

在此例中，my_range()函数返回了一个生成器，每次yield语句会产生一个新的值，并暂停函数的执行，直到下一次调用它继续产生新的值并继续执行。

二、Python生成器函数的应用场景

1.大规模数据的处理

对于大规模数据的处理，如果一次把所有的数据都读入内存中处理，可能会导致内存不足，程序崩溃。在这种情况下可以使用Python生成器函数逐个获取数据，从而避免过多的内存开销。其中一个比较典型的应用场景是处理大型的文本文件。

2.协程

Python中的协程基于生成器函数实现，协程通过使用yield表达式实现挂起和恢复操作，并在一定程度上实现了多任务的协作式调度。协程已经成为异步编程的标配之一，例如asyncio库就是基于协程实现的异步编程库。

三、Python生成器函数的优势

1.省内存

Python生成器函数按需产生数据，一次只产生一个值，从而极大地节省了内存空间。在处理大数据量时，生成器是一个非常好的解决方案。

2.简洁代码

Python生成器函数可以让编程人员使用更少的代码量来完成更多的工作，从而增加代码的可读性和可维护性。使用生成器函数可以直观地说明程序的执行过程，而且代码的可读性也会更好。

四、Python生成器函数的限制

1.只能顺序访问

由于生成器只能顺序访问，所以无法随机访问生成器中的数据。如果需要随机访问，只能使用list()方法把生成器中的数据全部读入内存。

2.不支持多个循环

生成器函数仅支持单个循环，如果需要多个循环，需要重新创建一个生成器。

总之，Python生成器函数是Python语言中极度灵活、高效的一种重要工具。它不仅省内存而且非常简洁，可以应用于大数据量处理和异步编程领域。在实际开发中，考虑到扩展性、性能等问题，生成器函数在很多情况下是值得使用的一种编程方式。