Python生成器函数：学习如何创建和使用生成器函数，避免程序占用过多内存。

Python生成器函数是一种特殊的函数，可以用来生成一个序列的值，而不是一次性生成所有值并存储在内存中。生成器函数使用yield语句来产生一个值，并在下一次迭代时继续执行。这种方式可以节省大量内存，尤其是当需要处理大型数据集时。

使用生成器函数有以下几个步骤：

1. 定义生成器函数：生成器函数与普通函数的语法相似，但使用yield语句来产生值。例如：

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

2. 调用生成器函数：生成器函数只会返回一个生成器对象，而不是立即执行函数中的代码。要调用生成器函数，可以使用next()函数或直接在循环中使用。例如：

gen = my_generator()
print(next(gen))  # 输出 1
print(next(gen))  # 输出 2
print(next(gen))  # 输出 3

或者可以使用for循环来迭代生成器函数的值：

gen = my_generator()
for value in gen:
    print(value)

输出结果为：

1
2
3

3. 使用生成器函数处理大型数据集：生成器函数最常见的用途是处理大型数据集，因为它能够一次生成一个值而不需要将所有数据存储在内存中。例如，如果要读取一个大型文件并逐行处理，可以使用生成器函数来逐行生成文件的内容：

def read_file(file_name):
    with open(file_name, 'r') as file:
        for line in file:
            yield line.strip()

然后可以使用for循环来处理生成的行：

file_gen = read_file('large_file.txt')
for line in file_gen:
    process_line(line)

这样就可以在不加载整个文件到内存中的情况下逐行处理它。

需要注意的是，生成器函数只能被迭代一次。如果希望再次使用生成器函数，需要重新调用生成器函数来获得一个新的生成器对象。

总结：生成器函数是一种非常有用的工具，可用于处理大型数据集或需要迭代一系列值的情况。通过使用yield语句，可以避免占用大量内存，并逐个生成值。记住使用生成器函数时，需要注意生成器对象只能迭代一次，如果希望再次使用，需要重新调用生成器函数。