Python中的生成器函数及其迭代处理

生成器函数是Python语言中非常强大的一种语言特性，它可以迭代地生成一系列数据，而不必一次性地将整个序列数据装载到内存中。在Python中，用关键字yield定义生成器函数，当函数在执行过程中遇到yield语句时，函数将会将生成器函数的执行状态返回给调用者，同时保存当前函数的执行环境，此时生成器函数的执行状态被暂停。执行状态被暂停后，调用者可以使用next()函数继续执行生成器函数，生成下一个值，并且继续执行生成器内部的代码。这种特性使得生成器函数被广泛用于处理大量数据、大量迭代等场景。下面将分别介绍生成器函数的定义和迭代处理。

1、生成器函数的定义

生成器函数可以使用关键字yield定义，格式如下：

def generator_function():

    yield value1

    yield value2

    yield value3

    ...

以上代码用生成器函数定义了一个生成器函数generator_function，其返回了value1、value2、value3等数值。示例如下：

def my_generator():

    yield 1

    yield 2

    yield 3

调用以上生成器函数：

gen = my_generator()

print(next(gen))

print(next(gen))

print(next(gen))

运行结果如下：

1

2

3

在执行生成器函数时，yield实际上是一个产生值的语句，它返回value并且将函数的执行状态保存在内存中，并且当下一次调用生成器函数时，函数继续从上一次暂停的位置继续执行，并且将生成下一个返回值，这个过程持续直到产生了所有的返回值。因此，在生成器函数中使用yield来定义每一个返回值，根据需要使用next()函数就可以不断地迭代处理数据。

2、迭代处理生成器函数

Python中的生成器函数可以非常方便地处理大量数据，使得代码更加简洁，具体的操作如下：

通过生成器函数迭代处理数据：

def fibonacci(max):

    a, b = 0, 1

    while a < max:

        yield a

        a, b = b, a + b

for n in fibonacci(1000):

    print(n, end=' ')

运行结果如下：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987

以上代码演示了一个Fibonacci数列的生成器函数，通常实现Fibonacci数列用递归函数来处理，但是递归函数的性能，特别是计算大量数据时，非常糟糕。但是，使用生成器函数就可以轻松地处理任意数量的Fibonacci数列，而且对于较大的数也能够非常快速地运行。

生成器函数使得处理大量数据非常简单，并且允许我们根据需要逐步迭代遍历数据，从而减少内存占用和加快代码的执行速度。因此，我们可以在需要处理大量数据的场景下使用生成器函数。