Python中的生成器函数入门

生成器是Python中非常有用的概念，它可以使我们很方便地构建一些能够产生大量数据的程序，并跳过一些不必要的计算，从而节省系统资源，提高程序的性能。在Python中，生成器是使用生成器函数来实现的，它和普通函数很像，但使用yield关键字来产生数据，而不是使用return关键字。

一、生成器函数的定义

生成器函数和普通函数非常相似，但函数体中包含yield语句，yield语句会产生一个值给调用者，并保存函数的状态，供下一次调用时使用。在生成器函数中，每次遇到yield语句时，函数会暂停执行，并将产生的值返回给调用者，等待下一个调用时继续执行，知道产生的值全部生成为止。

下面是一个简单的生成器函数的例子：

def gen():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

g = gen() # 生成器对象
print(next(g)) # 1
print(next(g)) # 2
print(next(g)) # 3

在上面的例子中，定义了一个生成器函数gen()，它的作用是返回一个生成器对象。该函数中包含3个yield语句，它们分别返回1、2、3，每次返回后函数都会暂停执行，保存状态，待下一次调用时继续执行，直到所有的值都产生完毕。在主程序中，我们首先通过gen()函数获取生成器对象g，然后使用next()函数来获取生成器对象的每一个值，每次调用都会让生成器函数继续执行，并返回下一个值，直到所有的值都生成为止。

二、生成器函数的参数

在生成器函数中，除了常规的参数传递方式，还可以使用一种称为generator expression的方式来传递参数。如果我们需要传递一些可迭代的对象给生成器函数进行处理，可以使用这种方式来传递。下面是一个例子：

def gen(lst):
    for i in lst:
        yield i

g = gen(x for x in range(10))
for i in g:
    print(i)

在上面的例子中，我们定义了一个生成器函数gen()，它需要接受一个可迭代的lst参数，然后使用for循环来遍历该参数，并使用yield语句来产生数据。在主程序中，我们使用一个generator expression来构造可迭代的参数，并将其传递给gen()函数。最后，我们使用for循环来遍历生成器对象，并打印每一个值。

三、生成器函数的特性

1. 惰性求值

生成器函数的一个非常好用的特性是惰性求值。这意味着生成器函数只在需要时才计算并返回值，而不是一次性生成所有值。这种特性非常适合处理大量数据的情况，因为不需要一次性将所有数据都产生出来，从而节省系统资源，提高程序的性能。

2. 状态保存

在生成器函数中，yield语句不仅会产生数据，还会保存当前函数的状态。这意味着每次调用生成器函数时，都会从暂停的位置继续执行，并返回下一个值。在处理大量数据的情况下，这种状态保存特性非常方便，可以让我们从任意一个位置继续处理数据，而不必重新从头开始计算。

四、总结

生成器是Python中非常有用的一个特性，它可以让我们很方便地处理大量数据，并跳过一些不必要的计算，节省系统资源，提高程序的性能。在Python中，生成器是使用生成器函数来实现的，函数体中使用yield关键字来产生数据，并保存函数的状态，供下一次调用时使用。生成器函数的特性包括惰性求值和状态保存，这些特性非常有用，在处理大量数据的情况下能够提高程序的效率，降低系统资源的消耗。