Python中的生成器函数简介和使用技巧

生成器函数是一种函数，它可以生成一系列值而不是一次性返回整个序列。使用生成器函数的主要优点是它可以大大减少内存使用，因为它只需要在需要时生成值。同时，由于生成器一次只产生一个值，它们可以被用于处理大型的、无限的序列或处理大文件流等情况。

## 创建生成器函数

要创建一个生成器函数，只需使用yield语句而不是return语句返回值。当生成器函数被调用时，它会返回一个生成器对象，但不会执行函数主体代码。只有当调用生成器对象的__next__()方法时，它才会执行函数主体的下一个yield语句，并返回该yield语句的值。例如：

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

f = fibonacci(10)
print(list(f))       # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

在这个例子中，生成器函数fibonacci使用yield语句返回Fibonacci序列的值，直到达到指定的元素个数为止。将生成器对象f传递给list函数，它将从生成器中提取所有值并返回列表。

## 使用技巧

### 1. 无限生成器

由于生成器函数只在需要时生成值，因此可以使用它们创建无限序列。例如：

def count(n=0, step=1):
    while True:
        yield n
        n += step

c = count(1, 2)
print(next(c))     # 1
print(next(c))     # 3
print(next(c))     # 5

在这个例子中，生成器函数count会不断生成数字，每个数字之间相差step。由于它使用了一个无限循环while True，它将继续无限生成数字，直到程序停止或者它被停止。

### 2. 生成器表达式

与列表推导式一样，Python还提供了一种称为生成器表达式的语法，它可以在一行代码中创建一个简单的生成器。生成器表达式的语法与列表推导式非常相似，只是将方括号改为圆括号。例如：

squares = (x*x for x in range(10))
print(list(squares))      # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

在这个例子中，生成器表达式创建一个生成器，该生成器包含了0~9之间所有数的平方。

### 3. 生成器组合

由于生成器可以按需生成，因此它们可以被组合起来进行流水线式的处理。例如：

def evens(n):
    """生成2,4,6...n的所有偶数"""
    for i in range(2, n+1, 2):
        yield i

def squares(seq):
    """生成seq中所有数的平方"""
    for x in seq:
        yield x*x

def take(n, seq):
    """生成seq中前n个数"""
    for i, x in enumerate(seq):
        if i >= n:
            break
        yield x

s = take(5, squares(evens(10)))
print(list(s))        # [4, 16, 36, 64, 100]

在这个例子中，evens生成器函数生成从2到n的所有偶数，并传递给squares生成器函数生成所有数字的平方。最后，take生成器函数从这些平方数中选择前5个数。

### 4. with语句

在Python中，with语句可以自动管理资源，例如文件、网络连接甚至是生成器对象。这意味着我们可以在生成器函数中使用with语句自动打开和关闭文件。例如：

def read_file(filename):
    with open(filename) as f:
        for line in f:
            yield line.strip()

lines = read_file('myfile.txt')
for line in lines:
    print(line)

在这个例子中，生成器函数read_file读取文件中的每一行，并在with语句的范围内打开和关闭文件。

## 总结

生成器是一种强大的Python特性，可以用于处理大型的、无限的序列或处理大文件流等情况。生成器不仅可以用于简单的生成器函数，而且还可以使用生成器表达式、生成器组合和with语句等技巧来简化代码。当与其他Python特性一起使用时，生成器可以使代码更加简洁和易于维护。