Python生成器函数：迭代器的相对强大功能

Python生成器函数是一种特殊的函数，它使用yield关键字来返回一个迭代器对象。生成器函数的实现方式与普通函数类似，但不同之处在于它在需要生成一个值时使用yield语句，而不是使用return语句。生成器函数可以多次生成值，每次生成一个值后，函数的状态会被“冻结”，等待下一次迭代请求时再恢复执行。

生成器函数相较于普通函数具有许多优点。首先，它能够节省内存空间。普通函数一般会生成一个列表或其他数据结构来保存所有生成的对象，然后将整个列表返回。而生成器函数每次只生成一个值，并在生成器对象迭代时提供下一个值，不需要事先保存所有生成的对象。

其次，生成器函数可以无限生成值，无需事先知道要生成的所有对象。这对于处理大数据集或者无法预知大小的数据集非常有用。生成器函数可以一边生成值，一边将其传递给消费者，从而有效地处理大量数据。

此外，生成器函数还能够实现流水线式的操作。我们可以将多个生成器函数链接在一起，每个函数负责一部分处理逻辑，形成一个处理流程。每个生成器函数只需专注于自己的任务，将处理结果交给下一个生成器函数处理，从而实现整个流程的高效处理。

生成器函数还可以实现一些复杂的迭代模式，比如按需生成、过滤、转换等操作。我们可以使用生成器函数生成无限数列，过滤掉不符合条件的元素，对每个元素进行转换等。这使得生成器函数具有非常灵活的迭代能力。

最后，生成器函数还可以实现协程，即多个任务可以在同一个线程中并发执行。生成器函数之间可以通过yield语句来切换执行，从而实现协程的调度。这种方式可以避免线程的切换开销，提高系统的并发能力。

总之，Python生成器函数是一种强大的工具，可以帮助我们高效地处理迭代任务。它节省内存空间、支持无限生成值、实现流水线操作、实现复杂的迭代模式，并且还可以用于协程调度。了解和掌握生成器函数的使用，将有助于我们在处理迭代任务时更加灵活和高效。