Python中的生成器：yield关键字和生成器函数的用法和示例

在Python中，生成器是一种特殊类型的函数，它允许我们按需生成数据流而不是一次性生成全部数据。生成器函数使用关键字yield而不是return来返回值，并且可以在每次调用时暂停并恢复执行。这样可以节省内存并提高性能。

要定义一个生成器函数，我们只需要在函数体内使用yield关键字来返回一个值。当我们调用这个函数时，它会返回一个生成器对象，这个对象可以通过调用next()函数来逐个访问生成器函数中yield的值。

下面是一个简单的例子，演示如何使用生成器函数生成斐波那契数列：

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

# 创建生成器对象
fib = fibonacci()

# 打印前10个斐波那契数列
for i in range(10):
    print(next(fib))

运行上述代码，输出结果为：

0
1
1
2
3
5
8
13
21
34

生成器函数fibonacci()会不断yield斐波那契数列的值，而for循环会通过调用next(fib)来获取每个值并打印出来。

需要注意的是，生成器函数中的代码在每次调用yield时都会被暂停，然后在下一次调用next()时继续执行。这意味着生成器函数可以保持它们的局部状态，因为它们的代码在暂停时不会被清除。

生成器函数还可以使用yield关键字来接收传入的值，并且可以通过调用send()方法来向生成器发送值。下面是一个示例，演示如何使用yield和send()：

def countdown(n):
    print("Starting countdown")
    while n > 0:
        value = yield n
        if value:
            print("Received:", value)
        n -= 1

# 创建生成器对象
cd = countdown(5)

# 通过调用next()开始生成器
next(cd)

# 依次打印倒计时，并使用send()发送值
for i in range(3, 0, -1):
    print(cd.send("Pause"))
    print(cd.send("Resume"))

# 关闭生成器
cd.close()

运行上述代码，输出结果为：

Starting countdown
5
Received: Pause
3
Received: Resume
2
Received: Pause
1
Received: Resume

在上面的例子中，生成器函数countdown()在每次调用yield时会返回倒计时的值，然后通过send()方法接收传入的值。我们通过调用next(cd)来启动生成器，然后使用send()来发送值。

需要注意的是，在生成器函数的开头调用next()方法是必需的，因为生成器需要一个初始的值才能被开始执行。

生成器是Python中一个强大的特性，它们的使用可以大大简化代码，并且提高程序的性能和效率。如果你正在处理大量数据或者需要按需生成数据流，那么生成器是一个很好的选择。