Python中的生成器函数：生成器表达式和yield

Python中的生成器函数是一种特殊类型的函数，它可以在执行过程中暂停并保留函数的状态，然后从暂停的位置继续执行。生成器函数通常用于产生一系列值而不是一次性计算出所有值的情况。

生成器函数有两种形式：生成器表达式和yield语句。本文将分别介绍这两种生成器函数的使用方式和特点。

一、生成器表达式

生成器表达式是一种简单的方式来创建生成器函数。它提供了一种类似于列表推导式的语法，但产生的是一个生成器对象而不是一个完整的列表对象。生成器表达式的语法为：

(generator_expression)

其中generator_expression是一个表达式，可以包含一些变量和循环语句，如下所示：

(i**2 for i in range(5))

这个生成器表达式将产生0到4之间的整数的平方，当它被调用时，它将产生一系列平方数，并且在每个平方数产生后暂停。

生成器表达式还可以包含条件语句，以过滤产生的值。例如，下面的生成器表达式产生所有小于10的偶数的平方：

(x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0)

当然，它也可以包含多个循环级别，如下所示：

((x, y) for x in range(3) for y in range(3) if x != y)

这将产生所有不同的(x,y)对，其中x和y都是0到2之间的整数，并且x和y之间不相等。

因为生成器表达式不会一次性产生所有的值，所以它通常比列表推导式更高效，尤其是当需要产生大量数据时。

二、yield语句

yield语句是定义生成器函数的另一种方式。它使用yield关键字来暂停函数的执行，并且在每个暂停点返回一个值。yield语句的语法为：

def my_generator():
    ...
    yield expression
    ...

这里expression是一个表达式，它用于指定要返回的值。当my_generator函数被调用时，它不会立即执行，而是返回一个生成器对象。当这个生成器对象被迭代时，它将执行到 个yield语句，返回yield语句后的表达式的值，并且暂停函数的执行。下一次迭代将从暂停的位置继续执行，直到再次遇到yield语句，并且继续这个过程，直到函数执行结束或者生成器对象被关闭。

yield语句可以使用在循环语句中，以产生一系列值。例如，下面的生成器函数产生0到n-1之间的整数：

def my_range(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1

当它被调用时，它将返回一个生成器对象，每次迭代都会产生一系列整数，直到i==n时停止。

yield语句还可以用于接收外部传入的值，并且在函数执行中使用。例如，下面的生成器函数产生斐波那契数列：

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

这个函数使用了一个无限的while循环，并且使用了yield语句来产生每个斐波那契数字。在每一次迭代中，它通过a, b = b, a+b来更新a和b的值，并且在下一次迭代中使用新的a和b来产生下一个斐波那契数字。

总结

生成器函数是一种特殊类型的函数，可以用来产生一系列值而不是一次性计算出所有值。Python中有两种形式的生成器函数：生成器表达式和yield语句。生成器表达式使用简单的语法来创建生成器函数，而yield语句则使用yield关键字来暂停函数的执行，并且在每个暂停点返回一个值。生成器函数的使用需要注意一些细节，例如生成器对象需要被手动关闭以避免内存泄漏等问题。但是，一旦熟练掌握，生成器函数可以提供一种高效的方式来处理大量的数据。