什么是Python生成器？

生成器是Python中一种特殊的迭代器，它允许你按需生成值，而不是一次性创建并存储所有值。这种"惰性求值"特性使得生成器在处理大数据集或无限序列时非常高效。

生成器的基本语法

创建生成器有两种主要方式：生成器函数和生成器表达式。

1. 生成器函数

使用def定义函数，并在函数体内使用yield关键字：

def simple_generator():
    yield "第一次返回值"
    yield "第二次返回值"
    yield "第三次返回值"

# 创建生成器对象
gen = simple_generator()

# 获取生成器的值
print(next(gen))  # 输出: 第一次返回值
print(next(gen))  # 输出: 第二次返回值
print(next(gen))  # 输出: 第三次返回值

2. 生成器表达式

类似列表推导式，但使用圆括号：

# 生成器表达式
squares = (x*x for x in range(5))

# 使用生成器
for num in squares:
    print(num)
    
# 输出: 0, 1, 4, 9, 16

生成器如何返回指定值

生成器的核心是yield关键字，它有两个主要功能：

1. 返回一个值给调用者
2. 暂停函数执行，保存所有局部变量状态

控制生成器返回值

通过条件语句和循环，我们可以精确控制生成器返回的值：

def even_numbers(max_num):
    """生成小于max_num的所有偶数"""
    num = 0
    while num < max_num:
        if num % 2 == 0:
            yield num
        num += 1

# 使用生成器
for n in even_numbers(10):
    print(n)  # 输出: 0, 2, 4, 6, 8

高级生成器用法

def interactive_gen():
    print("开始")
    x = yield "请发送一个值"
    print(f"收到: {x}")
    yield f"处理后的值: {x * 2}"

gen = interactive_gen()
print(next(gen))  # 输出: 请发送一个值
print(gen.send(10))  # 输出: 处理后的值: 20

# 计算十亿以内数字的平方和
# 使用生成器表达式避免内存问题
total = sum(x*x for x in range(1000000000))
print(total)

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

# 处理每行数据
for line in read_large_file('huge_data.txt'):
    process_line(line)

实际应用场景

def paginate(data, page_size):
    page = []
    for item in data:
        page.append(item)
        if len(page) == page_size:
            yield page
            page = []
    if page:
        yield page

# 使用示例
data = [i for i in range(1, 1001)]  # 1000条数据
for page in paginate(data, 100):
    print(f"处理一页数据: 共{len(page)}条")

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

# 获取斐波那契数列
fib = fibonacci()
for _ in range(10):
    print(next(fib), end=" ")
# 输出: 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34

def state_machine():
    state = "START"
    while True:
        if state == "START":
            command = yield "系统已启动"
            state = "WAITING"
        elif state == "WAITING":
            command = yield "等待命令"
            if command == "process":
                state = "PROCESSING"
        elif state == "PROCESSING":
            command = yield "处理中..."
            state = "WAITING"

sm = state_machine()
print(next(sm))  # 系统已启动
print(sm.send(None))  # 等待命令
print(sm.send("process"))  # 处理中...

生成器与普通函数的区别

• 内存使用： 生成器一次只产生一个值，内存效率高
• 执行流程： 函数运行到return结束，生成器可以在yield处暂停
• 状态保持： 生成器在暂停时保持所有局部变量状态
• 使用方式： 生成器通常与循环或next()一起使用