Python生成器与yield使用教程

编程并不是一个机械性的工作，而是需要有思考，有创新的工作，语法是固定的，但解决问题的思路则是依靠人的思维，这就需要我们坚持学习和更新自己的知识。今天golang学习网就整理分享《Python生成器与yield详解》，文章讲解的知识点主要包括，如果你对文章方面的知识点感兴趣，就不要错过golang学习网，在这可以对大家的知识积累有所帮助，助力开发能力的提升。

Python生成器是一种特殊的迭代器，通过yield关键字实现，逐个生成元素以节省内存。1. 生成器函数使用yield定义，调用时返回生成器对象，执行时暂停于yield并保存状态；2. 生成器表达式类似列表推导式，但用圆括号创建简单生成器；3. 其优势在于内存效率高，适合处理大数据集、无限序列及延迟计算；4. 常用于大型文件处理、数据管道构建及斐波那契数列等场景；5. yield from可委托其他生成器执行，简化代码结构；6. 相较普通迭代器，生成器更易编写和维护；7. 生成器表达式适合简单操作，功能复杂时应使用生成器函数；8. 它提升代码可读性，减少临时结构，并曾用于模拟异步编程中的协程行为。

Python生成器本质上是一种特殊的迭代器，它允许你以更节省内存的方式生成序列。它不像列表那样一次性将所有元素存储在内存中，而是在你迭代时逐个生成。yield 关键字是生成器的核心，它暂停函数的执行并返回一个值，同时保存当前的状态，以便下次调用时从暂停的地方继续执行。

生成器允许你编写更高效、更易于维护的代码，尤其是在处理大型数据集时。

生成器的工作原理

当你调用一个包含 yield 关键字的函数时，它不会像普通函数那样立即执行。相反，它会返回一个生成器对象。当你使用 next() 函数或在 for 循环中迭代这个生成器对象时，函数才会开始执行，直到遇到 yield 关键字。yield 关键字会将一个值返回给调用者，并暂停函数的执行。下次调用 next() 时，函数会从上次暂停的地方继续执行，直到再次遇到 yield 或函数结束。

生成器表达式是另一种创建生成器的方式，它类似于列表推导式，但使用圆括号 () 而不是方括号 []。生成器表达式更加简洁，适合于创建简单的生成器。

如何创建生成器？

有两种主要方法可以创建生成器：生成器函数和生成器表达式。

生成器函数:

生成器函数使用 yield 关键字来定义。

def my_generator(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1

# 使用生成器
gen = my_generator(5)
print(next(gen)) # 输出 0
print(next(gen)) # 输出 1

for num in my_generator(3):
    print(num) # 输出 0, 1, 2

生成器表达式:

生成器表达式使用类似于列表推导式的语法，但用圆括号括起来。

gen = (x*2 for x in range(5))

print(next(gen)) # 输出 0
print(next(gen)) # 输出 2

for num in gen:
    print(num) # 输出 4, 6, 8

生成器有什么优势？

生成器的主要优势在于内存效率。它们一次只生成一个值，而不是将整个序列存储在内存中。这使得它们非常适合处理大型数据集或无限序列。

生成器还具有延迟计算的特性。它们只在需要时才生成值，这可以提高程序的性能。

生成器在哪些场景下特别有用？

• 处理大型文件: 当你读取一个非常大的文件时，一次性将整个文件加载到内存中可能不可行。使用生成器可以逐行读取文件，避免内存溢出。

  def read_large_file(file_path):
      with open(file_path, 'r') as f:
          for line in f:
              yield line.strip()
  
  # 使用生成器读取大型文件
  for line in read_large_file('large_file.txt'):
      print(line)

• 生成无限序列: 有些序列是无限的，例如斐波那契数列。使用生成器可以无限地生成这些序列，而不会耗尽内存。

  def fibonacci():
      a, b = 0, 1
      while True:
          yield a
          a, b = b, a + b
  
  # 使用生成器生成斐波那契数列
  fib = fibonacci()
  for i in range(10):
      print(next(fib)) # 输出斐波那契数列的前10个数

• 数据管道: 生成器可以用于构建数据管道，将数据从一个处理阶段传递到下一个处理阶段。这可以提高代码的可读性和可维护性。

  def data_source():
      for i in range(10):
          yield i
  
  def square(data):
      for item in data:
          yield item * item
  
  def output(data):
      for item in data:
          print(item)
  
  # 构建数据管道
  data = data_source()
  squared_data = square(data)
  output(squared_data) # 输出 0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81

如何使用 yield from 语句？

yield from 语句允许你将一个生成器的执行委托给另一个生成器。这可以简化代码，并提高代码的可读性。

def sub_generator(n):
    for i in range(n):
        yield i

def main_generator(n):
    yield from sub_generator(n)
    yield "Done!"

# 使用 yield from
for item in main_generator(3):
    print(item) # 输出 0, 1, 2, Done!

生成器和迭代器的区别是什么？

虽然生成器是一种特殊的迭代器，但它们之间存在一些关键区别。迭代器是一个实现了 __iter__() 和 __next__() 方法的对象，而生成器是一种使用 yield 关键字的函数。

所有生成器都是迭代器，但并非所有迭代器都是生成器。生成器更容易创建和使用，因为它们不需要显式地实现 __iter__() 和 __next__() 方法。

生成器表达式的优点和缺点是什么？

生成器表达式的优点是简洁，可以快速创建简单的生成器。缺点是功能有限，不能包含复杂的逻辑。

生成器表达式适合于简单的转换和过滤操作，而生成器函数更适合于复杂的生成逻辑。

生成器如何提高代码的可读性和可维护性？

通过将复杂的逻辑分解成小的、可重用的生成器，可以提高代码的可读性和可维护性。生成器还可以避免创建大型临时数据结构，从而减少内存使用。

生成器鼓励使用函数式编程风格，这可以使代码更加简洁和易于理解。

生成器在异步编程中的应用

生成器也常被用于异步编程中，特别是在 async/await 出现之前，生成器可以用来模拟协程的行为，允许程序在等待 I/O 操作完成时执行其他任务，提高程序的并发性。虽然现在 async/await 更常用，但理解生成器在异步编程中的早期应用仍然很有价值。

本篇关于《Python生成器与yield使用教程》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于文章的相关知识，请关注golang学习网公众号！