Python生成器函数的用法和实现原理

Python生成器函数是一种特殊的函数，它能在被调用时生成一个迭代器，并产生序列式的数据流，可以在循环中通过 next() 方法进行迭代使用，也可以通过 for 循环来遍历序列。

生成器函数主要的作用是能够很轻松地生成大量数据，而不需要占用过多的内存空间，这是生成器函数的优点之一。

下面深入探究Python生成器函数的用法和实现原理。

1.生成器函数的使用方法

Python生成器函数使用方法十分简单，我们只需要在函数体中使用 yield 关键字而不是 return 就可以了。

def generator():

    for i in range(5):

        yield i

g = generator()

print(g.__next__())

print(g.__next__())

print(g.__next__())

print(g.__next__())

print(g.__next__())

上面的代码中，我们定义了一个名为 generator 的生成器函数，通过 for 循环将 yield 输出，每次调用 __next__() 方法时，就可以返回一个数值。所以输出的结果将会是：

0

1

2

3

4

2.实现原理

Python生成器函数的实现原理是通过迭代器实现的。在生成器函数中使用 yield 方法生成迭代器使得生成器函数在函数体中返回一个迭代器，在调用生成器函数的时候不会立刻执行函数体中的代码，而是返回一个生成器对象，从而将生成器函数变成了可迭代对象。当使用了生成器对象的 __next__() 方法时，就会调用生成器函数去执行相应的代码，并返回 yield 语句后面的值。

Python生成器函数的实现原理可以通过下面的代码来理解：

def generator():

    print('start')

    for i in range(5):

        yield i

    print('end')

g = generator()

print('start')

print(next(g)) # 输出 0

print(next(g)) # 输出 1

print(next(g)) # 输出 2

print(next(g)) # 输出 3

print(next(g)) # 输出 4

print('end')

上面的代码中，我们首先定义了一个生成器函数 generator()，通过在函数体中使用 yield 关键字返回一个迭代器。然后我们通过调用生成器函数生成生成器对象 g，并使用 next(g) 方法依次输出 g 中的相应值。

输出的结果如下：

start

start

0

1

2

3

4

end

从输出结果可以看出，调用生成器函数时，只有 start 被输出，因为生成器函数只是生成了一个迭代器，没有执行函数体中的代码。而使用了 next(g) 方法后，才会在函数体中开始执行语句并输出相应的结果。当所有值都输出完后，函数体中的 end 数据也被输出。

总结

Python生成器函数是一种无限制的数据生成器，可以在使用函数方法的同时，能够很快生成大量数据并避免占用过多的内存空间。通过 yield 关键字返回迭代器，使得在函数体中执行语句之前，先创建一个生成器对象。使用 next() 方法来依次迭代生成器对象，并输出函数体语句的结果。在使用 for 循环时，自动调用生成器的 __next__() 方法遍历所有数据。