Python生成器函数的详解

Python生成器函数是一种特殊的函数，可以在每次调用时生成一个值，并在暂停时保留当前状态。生成器函数使用yield语句来生成值，并在下一次调用时从暂停的位置继续执行代码。

生成器函数的定义与普通函数类似，只是使用yield语句来返回值而不是使用return语句。当生成器函数被调用时，并不会立即执行函数体的代码，而是返回一个生成器对象。

生成器对象可以用于迭代，每次迭代时调用生成器函数会产生一个新的值。可以使用next()函数来获取生成器对象的下一个值，也可以使用for循环来迭代生成器对象。

例如，下面是一个生成器函数，生成从0开始的无限递增序列：

def count_up():
    i = 0
    while True:
        yield i
        i += 1

调用该函数会返回一个生成器对象：

>>> counter = count_up()
>>> counter
<generator object count_up at 0x7f5a954169e0>

使用next()函数可以获取生成器的下一个值：

>>> next(counter)
0
>>> next(counter)
1
>>> next(counter)
2

用for循环来迭代生成器对象：

>>> for num in count_up():
...     print(num)
...
0
1
2
...

生成器函数的一个重要特点是，它可以保留当前状态。在每次yield语句暂停时，函数的局部变量的值会被保留，下一次调用时会从暂停的位置继续执行代码。

例如，下面是一个生成斐波那契数列的生成器函数：

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

使用该生成器函数可以生成斐波那契数列：

>>> fib = fibonacci()
>>> for i in range(10):
...     print(next(fib))
...
0
1
1
2
3
5
8
13
21
34

生成器函数因为能够一次生成一个值，而不是一次生成所有值，所以可以节省内存空间。当需要处理大量数据时，生成器函数非常有用。

总结：生成器函数是一种特殊的函数，可以在每次调用时生成一个值，并在暂停时保留当前状态。生成器函数使用yield语句来生成值，并在下一次调用时从暂停的位置继续执行代码。生成器函数的生成器对象可以用于迭代，可以使用next()函数获取下一个值，也可以使用for循环来迭代。生成器函数可以节省内存空间，并在处理大量数据时非常有用。