Python中的生成器函数：yield用法详解。

生成器函数是Python中特殊的函数类别，它们可以在运行时生成值序列。它们使用yield语句来返回值，而不是在函数体中使用return语句来结束函数。生成器函数的运行方式有点像迭代器，一次生成一个值。

在Python中，yield语句用于生成值，并暂停函数的执行。执行暂停后，生成的值会被返回给调用方，调用方可以将该值用于其他操作。调用方可以再次调用生成器函数，继续生成其他值，直到生成器所有的值都被消费完毕。

下面是一个简单的生成器函数的示例：

def my_gen():
    yield "apple"
    yield "banana"
    yield "orange"

当这个函数被调用时，它会返回一个生成器对象。我们可以使用next()函数来获取每个生成的值，这样我们就不需要一次性生成所有的值。下面是一个简单的示例，演示如何使用生成器函数：

# 调用生成器函数
gen = my_gen()

# 依次获取生成器函数中的所有值
print(next(gen))  # apple
print(next(gen))  # banana
print(next(gen))  # orange

在这个示例中，我们首先调用了生成器函数my_gen()，然后使用next()函数逐个获取每个生成的值。当所有生成的值都被获取之后，生成器函数就会自动结束。

可以看出，使用yield语句可以让函数在不同的执行间断挂起，显示出更高的灵活性和控制性，它类似于return语句。yield语句用法如下：

>>> def func():
. ...     for i in range(3):
. ...         yield i
>>> gen = func()
>>> next(gen)
0
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
2
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

在函数的内部实现上，函数中遇到yield语句，函数执行就会停止，直到生成器被调用时才会执行，每次调用都会从上次停下时间开始继续。

生成器函数的一个常见用例是读取大文件。在读取大文件时，我们并不希望一次性读取整个文件，以避免内存占用过高。使用生成器函数，我们可以逐行读取文件，每次返回一行文本，以此实现高效的文件读取。

生成器函数不仅可以用于生成序列，还可以用于处理序列，对于大型数据集处理起来更加高效，因为它们可以一次生成一条数据而不是一次生成整个序列。

整体来看，生成器函数是Python中一个非常有用且强大的概念。它们不仅提供了一种使用yield语句生成序列的方式，还提供了一种处理大型数据集的方式，这些都让编写高效Python程序变得更加容易。