如何编写一个Python生成器函数

Python中的生成器函数（Generator Function）不同于普通函数，它不是一次性生成所有结果，而是按需生成结果，在消耗完一个yield后，暂停函数的执行并保存函数的运行上下文，等待下一次调用生成器函数时，继续从上次保存的运行上下文处执行。这使得生成器函数非常适合处理大数据或需要迭代计算的情况。

生成器函数的定义和普通函数类似，只是将函数名和参数列表之间的括号改为圆括号，并在函数体中使用yield关键字来返回一个生成器对象。下面是一个简单的生成器函数示例，它按序列生成斐波那契数列：

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    while a < n:
        yield a
        a, b = b, a + b

在函数体中，使用while循环生成数列，并在每次迭代中使用yield返回一个数值，通过yield返回的数值会被保存状态，可以继续迭代，而而不会打乱函数的内部状态。

使用该生成器函数，可以迭代输出斐波那契数列中小于100的所有数字：

for x in fibonacci(100):
   print(x)

输出结果为：

0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

生成器函数可以作为一种轻量级的迭代器，生成器对象可以用于通过for循环进行迭代，也可以使用next()函数获取下一个元素。也可以使用send()方法发送状态值，用于生成器函数内的计算。

除此之外，生成器函数还可以被用作管道流数据的读取和处理，可以用来处理文件，网络等I/O操作，大数据集合的遍历，以及需要按照需求生成不可预测的数据。生成器函数是Python中非常强大的一个功能，掌握好生成器函数可以大大提高代码的性能，进而提升工作效率。