Python生成器函数：生成无限序列和处理大数据的好帮手

Python中的生成器函数是一种特殊的函数，它可以用来生成一个无限序列或者处理大数据集，这是Python中非常有用的一种功能。

生成器函数通过使用yield关键字来生成一个序列，在每次调用时，yield语句会产生一个值并暂停函数的执行，等待下一次调用时继续执行。

生成器函数非常适合处理大数据集，因为它不需要一次性将所有的数据加载到内存中，而是在需要的时候生成数据。这可以大大节约内存空间，并且允许我们处理比内存更大的数据集。

此外，生成器函数还可以节约CPU的使用，因为我们只需要在需要值的时候才生成它们，而不是一次性生成所有值。

下面是一个使用生成器函数生成无限序列的示例代码：

def infinite_sequence():
    num = 0
    while True:
        yield num
        num += 1

这个生成器函数可以无限地生成自然数序列。

我们可以通过调用next()函数来获取生成器函数生成的下一个值：

seq = infinite_sequence()
print(next(seq))  # 输出0
print(next(seq))  # 输出1
print(next(seq))  # 输出2

生成器函数还可以用在循环中，通过遍历生成器函数生成的序列来处理数据。这样可以避免一次性加载所有数据到内存中，在每次迭代时只处理当前的值。

seq = infinite_sequence()
for i in seq:
    print(i)  # 无限地输出自然数序列

生成器函数也可以接受参数，这样我们可以在生成序列的时候进行一些操作或者限制：

def finite_sequence(n):
    num = 0
    while num < n:
        yield num
        num += 1

seq = finite_sequence(5)
for i in seq:
    print(i)  # 输出0, 1, 2, 3, 4

生成器函数是Python中非常有用的功能，它可以用来生成无限序列或者处理大数据集。它的使用方式非常简单，只需要定义一个函数，使用yield关键字生成值即可。通过使用生成器函数，我们可以更加高效地处理数据，节约内存和CPU的使用。