Python生成器函数: 生成器的定义、yield关键字和应用。

Python中的生成器是一种特殊的函数，可以在for循环中使用它来迭代一系列值，它不会一次性生成所有的值，而是在每次迭代中只生成一个值，从而节约内存。生成器在数据处理和计算的场景中是非常有用的，特别是当数据量非常大，内存有限时，生成器能够帮助我们节省内存，提高计算效率。

生成器的定义

生成器是一种特殊的函数，它可以通过yield关键字来返回一个生成器对象，这个对象可以被迭代，每次迭代时会返回一个值，直到生成器中没有更多的值可以返回为止。生成器函数定义的形式和普通函数一样，但是它包含了yield关键字，yield可以将函数变成一个生成器。

下面是一个简单的生成器函数的例子，它可以生成从0开始的自然数序列：

def natural_numbers():

    n = 0

    while True:

        yield n

        n += 1

如果我们要使用这个生成器函数来生成10个自然数，我们可以这样写：

for i in natural_numbers():

    if i >= 10:

        break

    print(i)

在这个例子中，我们定义了一个无限循环的生成器函数natural_numbers()，在之后的循环中，每次迭代都会调用yield语句，返回一个n的值，并将n加1。每次迭代时，生成器函数会暂停，直到下一次迭代时再次被调用。

yield关键字

yield是Python语言中的一个特殊关键字，只能在生成器函数中使用。yield语句的作用是产生一个值并暂停运行生成器函数，等待生成器对象的下一次迭代。下次迭代时，生成器函数会从上次yield语句的位置开始继续执行。

yield在生成器中的作用类似于return语句，但是它不会像return那样结束函数的执行，而是会将函数变成一个生成器对象，并在每次迭代时返回一个值。每个生成器对象都有一个迭代器，用于控制迭代过程。

yield可以使用一个表达式来生成一个值，这个值会被迭代器返回。yield语句可以出现在生成器函数的任何位置，每次调用yield语句时，生成器函数会暂停执行并返回一个值。

应用场景

生成器可以用于数据处理和计算的场景中，特别是当数据量非常大，内存有限时，使用生成器能够节约内存，提高计算效率。

1. 生成器可以用于数据的过滤操作。假设我们有一个非常大的列表，我们只需要其中的一部分元素，这时候可以使用生成器来过滤列表中的元素：

def filter_items(lst, condition):

    for item in lst:

        if condition(item):

            yield item

2. 生成器还可以用于数据的转换操作。假设我们有一个非常大的列表，我们需要对列表中的每个元素进行一些计算，然后生成一个新的列表，这时候我们可以使用生成器来实现：

def compute_new_list(lst, transformer):

    for item in lst:

        yield transformer(item)

3. 生成器还可以用于数据的组合操作。假设我们有两个非常大的列表，我们需要将这两个列表中的元素按照某种规则组合在一起，生成一个新的列表，这时候我们可以使用生成器来实现：

def combine_lists(lst1, lst2, combiner):

    len1, len2 = len(lst1), len(lst2)

    for i in range(max(len1, len2)):

        yield combiner(lst1[i % len1], lst2[i % len2])

总之，生成器在Python中是一种非常有用的编程工具，它可以节约内存，提高计算效率，并且能够方便地实现数据的处理和转换。我们可以在Python的很多地方使用生成器，比如数据过滤、数据转换、数据组合等等。