Python函数使用：生成器函数及其应用

1. 生成器函数概述

生成器函数是一种特殊的函数，它们与普通函数的最大不同在于，生成器函数执行时不会一次性生成所有的结果，而是通过一系列的迭代操作逐个生成结果。这种逐个生成结果的方式使生成器函数特别适合于大规模数据的处理和生成。

在Python中，生成器函数的定义方式与普通函数相同， 不同的是其包含了关键字yield，并且在调用时，会返回一个生成器对象。生成器对象可以使用next()函数逐一获取生成器函数生成的结果，或者使用for循环对生成器对象进行迭代。

2. 生成器函数的应用

2.1. 生成无限序列

生成器函数的 个应用就是生成无限序列，例如斐波那契数列。这个序列无法使用常规的方式生成，因为它包含了无限多个元素。现在利用生成器函数，可以轻松的生成这样一个无限序列：

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b
        
f = fib()
for i in range(10):
    print(next(f))

输出结果为：0 1 1 2 3 5 8 13 21 34

这个示例中，生成器函数中的while循环会不断生成斐波那契数列的元素，而yield语句则会将生成的元素返回给调用者。因为生成器函数并不会一次性生成所有的元素，所以在调用时需要使用for循环不断迭代，或者使用next()函数逐个获取元素。

2.2. 迭代过大数据集

当需要处理大规模数据集时，如果使用列表等常规容器将会导致内存占用过大，程序性能下降。这时候，可以使用生成器函数的特性来逐个处理数据集元素，从而实现大规模数据的高效处理。

例如，我们可以通过以下方式生成一个包含100万个元素的数据集，然后使用生成器函数逐个处理其中的元素：

def my_data():
    for i in range(1000000):
        yield i

for i in my_data():
    print(i)

在这个示例中，我们并没有直接生成一个包含100万个元素的列表，而是通过生成器函数逐个生成元素，实现了高效的数据处理。

3. 生成器表达式

生成器表达式是在Python 2.4版本引入的一种新语法，它可以将列表推导式转换为生成器表达式，以避免占用过多的内存。语法形式为：

g = (expression for variable in iterable)

这个语法与列表推导式非常相似，所不同的是，生成器表达式在执行时并不会使用中间结果来创建一个完整的列表，而是在运行时逐个生成元素。

例如，以下是一个使用列表推导式生成一个包含100万个偶数的列表的示例：

l = [i*2 for i in range(1000000)]

由于这个语句的执行会创建一个包含100万个元素的列表，所以会消耗很多内存。而使用生成器表达式，可以避免创建中间结果，从而达到节约内存的效果：

g = (i*2 for i in range(1000000))

这个语句会返回一个生成器对象，可以使用next()函数逐个获取元素或者使用for循环进行迭代：

for i in g:
    print(i)

总结

Python生成器函数是一种非常强大的工具，可以用来生成无限序列、处理大规模数据集等等。在使用生成器函数时，需要注意生成器函数并不会一次性生成所有的元素，而是逐个生成，这意味着我们需要使用for循环或者next()函数逐个获取元素。此外，还可以使用生成器表达式将列表推导式转换为生成器表达式，以节约内存。