python生成器是什么？
生成器
- 简介
- 生成器的实现原理
-
- 举例
简介
Python生成器是一种特殊的函数，可以按需生成迭代器中的项，而不需要将所有值存储在内存中。它们使用yield语句进行定义，其作用是挂起函数并使其返回一个值，然后再次返回；如此往复，直到没有项可生成为止。通过这种方式，生成器可以延迟计算，节省内存并提高性能。生成器可以作为迭代器使用，在for循环中进行迭代，也可以使用next()函数进行手动迭代。
这段话的意思是，生成器是一种特殊的函数，其行为类似于迭代器，但是与常规函数不同的是，它们使用yield语句来挂起函数并返回一个值，然后在需要生成下一个值时恢复执行，这也是生成器名字的由来。使用生成器可以按需生成序列中的每一个值，而不是一次性将所有值保存到内存中，这可以减小程序的内存占用，特别是处理大量数据时非常有用。
生成器的语法非常简单，将普通函数中的return语句改成yield语句即可。生成器函数的执行过程与普通函数不同，每次调用生成器函数时，不会立即执行函数中包含的代码，而是先执行生成器函数，初始化一些变量，并返回一个生成器对象。然后，当需要调用生成器中的下一个元素时，使用next()函数或者for循环执行生成器函数中的代码，并返回对应的值。生成器一般是用来处理大规模数据的，可以生成非常大的序列，而不必将整个序列保存在内存中，从而大大提高了程序的效率。
生成器可以像列表一样进行迭代，也可以使用next()函数手动迭代，示例代码如下：
def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
# 使用for循环迭代生成器
for i in my_generator():
print(i) # 输出结果：1 2 3
# 手动迭代生成器
gen = my_generator()
print(next(gen)) # 输出结果：1
print(next(gen)) # 输出结果：2
print(next(gen)) # 输出结果：3
生成器的实现原理
生成器是基于迭代器的一种特殊实现方式，其工作原理与迭代器类似。生成器函数中包含yield语句，它们可以将函数调用的状态保存下来，以便在需要的时候恢复执行。当python解释器遇到yield语句时，它会暂停函数的执行并将值返回给调用方，同时将函数的当前状态保存到内存中。当需要继续执行函数时，解释器会从保存的状态位置开始执行代码，直到下一个yield语句被执行，然后再次将值返回给调用方并保存当前状态。这个过程会一直重复，直到生成器函数执行完成或者主动停止执行。
在生成器函数中，yield语句可以使用类似return语句的方式返回一个值并退出函数，但它与return不同的是，当下一次执行生成器的时候生成器会从上一次的yield语句处继续执行。此外，yield语句的另一个重要特性是它可以与for循环结合使用，这样就可以按需生成序列中的每一个值，而不必一次性将所有项目计算出来并将它们存储在内存中。
总的来说，生成器是一种高效的编程方式，它可以按需生成序列中的每个元素，避免了一次性加载所有元素导致的内存浪费，同时可以提高程序的效率。因为生成器是基于迭代器实现的，所以它们具有迭代器对象的所有优点，比如可迭代性和懒惰求值。
举例
下面是一个生成斐波那契数列的生成器的例子：
def fibonacci():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
在这个例子中，定义了一个名为fibonacci()的函数，并使用了yield语句。每次调用fibonacci()函数时，它将生成一个斐波那契数列中的项，而不会计算整个序列。你可以使用for循环来迭代该生成器的结果：
for num in fibonacci():
if num > 100:
break
print(num)
在这个例子中，for循环将从生成器中获取下一个值，并将其存储在变量num中。如果变量num大于100，则跳出for循环。