Python中的Generators函数

Python中的Generators函数是一个高级特性，它允许开发者利用迭代器来实现惰性求值和节省内存。

一般函数在执行结束后都会返回一个值，但是生成器对象的函数在每次执行时都会暂停并保留它的上下文状态，所以在之后可以再次使用到这些值。

简单来说，生成器函数每次被调用时都会返回迭代器，并且只有在使用迭代器的时候才会执行实际的代码。

下面是一个使用Generators函数来实现斐波那契数列的例子：

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

在上面的示例中， fibonacci() 函数返回一个生成器对象，每次调用时都会返回下一个斐波那契数列中的数字。

使用 yield 关键字来控制程序的执行流程，每次执行 yield 语句时函数都会暂停，返回当前计算结果，等待下一次调用再继续执行。

因此，在调用 fibonacci() 函数的时候并不会执行这段代码，而是返回一个生成器对象，并将其保存在变量中：

f = fibonacci()

然后再通过调用 next(f) 函数来一次一次地计算出下一个斐波那契数列中的数字：

next(f)       # 0
next(f)       # 1
next(f)       # 1
next(f)       # 2
next(f)       # 3
next(f)       # 5
...

在上面的例子中，使用生成器函数可以极大地减少内存的使用量，因为每次只生成一个数并暂停，而不是将所有的数都计算出来，这对于处理大量数据的场景来说非常有用。

除了使用 yield 语句来控制程序的执行流程外，我们还可以使用生成器表达式来创建一个生成器对象。例如，下面的代码可以创建一个生成器，它能够对列表中的元素进行平方操作：

squares = (x*x for x in [1, 2, 3, 4, 5])

最后，可以使用 for 循环来处理生成器对象的值：

for n in fibonacci():
    if n > 1000:
        break
    print(n, end=' ')

使用生成器函数和生成器表达式的一个非常重要的优点是，它们能够简化代码，同时提高代码的可读性。

总之，Python中的Generators函数提供了一个高效的方法来处理大量数据，其特点是实现惰性求值、节省内存和提高代码的可读性。如果你的程序需要处理大量数据，那么使用Generators函数就是一个很好的选择。