用Python编写生成器函数–实现和应用

生成器函数是一种特殊的函数，它不是使用 return 语句来返回一个值，而是使用 yield 语句来生成一系列的值。生成器函数在每次调用时都会返回一个生成器对象，通过调用生成器对象的 __next__() 方法，可以逐个获取生成器函数生成的值。

生成器函数使用了一种称为“惰性求值”的策略，它并不一次性将所有的结果都计算出来，而是根据需要逐个生成。这使得生成器函数特别适合处理大数据集，因为它只在需要时才计算新值，不会一次性占用大量的内存空间。

下面我们来看一个使用生成器函数的例子，实现一个斐波那契数列的生成器。

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

# 使用生成器函数生成斐波那契数列
fibonacci = fibonacci_generator()
for i in fibonacci:
    if i > 1000:
        break
    print(i, end=' ')

在上面的代码中，我们定义了一个生成器函数 fibonacci_generator()，它使用一个 while 循环来生成斐波那契数列的值。每次循环中通过 yield 语句生成一个值，并且更新 a 和 b 的值。通过调用生成器函数得到生成器对象 fibonacci，并使用 for 循环逐个打印生成器对象的值，直到生成器生成的值大于 1000 为止。

除了斐波那契数列，生成器函数还可以应用于其他很多场景。生成器函数可以作为迭代器来遍历一个集合，它们可以按需生成指定的数据，不需要一次性生成所有的数据。这在处理大数据集时特别有用，可以大幅节省内存空间。

下面是一些生成器函数的应用例子：

- 生成一个无限序列：可以使用一个无限的循环和 yield 语句来生成一个无限序列。

- 从文件中逐行读取数据：可以使用生成器函数来逐行读取大文件中的数据，避免一次性读入整个文件。

- 实现协程：生成器函数可以作为协程使用，实现异步编程的场景。

总的来说，生成器函数是一种非常强大的工具，能够大幅度提升编程效率和降低内存消耗。通过使用生成器函数，我们可以编写更加高效和优雅的代码。