Python生成器函数：节省内存，提高程序效率

Python中的生成器函数可以在节省内存的同时提高程序的效率，它是一种特殊的函数，可以返回一个迭代器，通过yield关键字实现懒惰计算。

与普通的函数不同，生成器函数不会将所有的值都计算出来并返回一个结果，而是根据需要逐步生成值。当代码执行到yield关键字时，会暂停函数的执行并将结果返回给调用者，等待下一次调用时再继续执行，直到所有的值都生成完成。

例如，以下是一个简单的生成器函数，用于生成一个范围内的偶数：

def even_generator(start, end):
    for i in range(start, end + 1):
        if i % 2 == 0:
            yield i

调用该函数会生成一个迭代器，使用for循环遍历迭代器可以逐步生成偶数：

for num in even_generator(0, 10):
    print(num)

输出结果为：

0
2
4
6
8
10

可以看到，即使范围非常大，生成器函数也只会在需要时逐步生成值，不会一次性生成所有的值，因此可以节省内存并提高程序的效率。

除了直接调用生成器函数生成迭代器，还可以使用生成器表达式快速生成一组值，并在需要时逐步生成：

even_nums = (num for num in range(0, 10) if num % 2 == 0)
for num in even_nums:
    print(num)

输出结果与上面的示例相同。

生成器函数在处理大量数据时尤为有用，可以避免将所有数据同时加载到内存中，减少了内存的占用和程序的运行时间，因此在实际的开发中，应尽可能地使用生成器函数。