Python生成器函数-懒惰计算的终极武器

Python中的生成器函数是一种特殊的函数，它用来生成一个可迭代对象。生成器函数可以用于处理大型数据集，因为它们可以进行懒惰计算，只有在需要使用生成器输出数据的时候才会计算。这使得生成器函数成为一个非常有用的工具，尤其是在处理大型数据集时。

生成器函数的语法与常规函数非常相似，但又有所不同。生成器函数使用yield语句来返回一个值，而不是使用return语句。当函数执行到yield语句时，函数将会暂时停止执行，并将生成器函数的值返回给调用者。待函数下一次被调用时，函数将从它停止执行的地方继续执行。

生成器函数可以返回任何可迭代对象，包括一个元组、一个列表或一个字符串。例如：

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

my_gen = my_generator()

for i in my_gen:
    print(i)

这个例子定义了一个名为my_generator()的生成器函数，该函数返回三个值：1、2和3。生成器函数返回这些值是通过使用yield语句完成的。该函数的返回值被赋值给my_gen变量，该变量是一个生成器对象。然后我们使用for循环打印my_gen中的所有值。

输出：

1
2
3

上面的例子中，生成器函数只在需要输出数据时才会计算，这使得它非常适合处理大型数据集。例如，如果生成器函数返回一个非常大的列表，例如一个数据库表中存储的所有用户，生成器函数可以避免将整个列表加载到内存中，而只有在需要时才将列表的每一行加载到内存中。

另一个有用的功能是生成器函数的能力，通过迭代完成一个无限循环。例如：

def infinite_loop():
    while True:
        yield "hello"

loop_gen = infinite_loop()

for i in range(5):
    print(next(loop_gen))

这个例子定义了一个名为infinite_loop()的生成器函数，它仅仅在死循环中返回“hello”。将函数赋值给loop_gen变量，然后使用next()方法打印5个‘hello’值。

输出：

hello
hello
hello
hello
hello

生成器功能还可以发送值回到生成器，以通过再次调用yield语句接收该值。例如：

def generator():
    while True:
        x = yield
        print(x)

gen = generator()

next(gen)
gen.send("Hello")

这个例子定义了一个名为generator()的生成器函数，该函数包含一个死循环和一个yield语句。然后我们将生成器函数赋值给gen变量，并通过调用next()方法开始迭代。接着，我们使用send()方法向生成器发送值“Hello”。这将触发生成器函数的执行，使它从yield语句处继续执行，并打印“Hello”。

生成器函数是Python语言中一个非常强大和有用的特性。它们可以帮助我们以更有效的方式处理大型数据集、生成无限序列，甚至实现协程。虽然生成器函数看起来非常像常规函数，但它们有着强大的懒惰计算能力，对于处理复杂问题非常有帮助。