Python生成器（Generator）的应用场景和使用（继续更新...)

   

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Python生成器（Generator）

生成器在Python中有很多应用场景，以下是一些常见的应用场景：

1. 处理大数据量和耗时操作的场景：生成器非常适合处理大数据量和耗时操作的场景，例如遍历文件或网络数据流、CPU密集型计算、图像处理等。由于生成器可以按需生成数据，因此它们可以有效地处理大量数据，同时避免一次性加载整个数据集到内存中，节省了内存空间。
2. 实现协同程序的概念：生成器可以暂时挂起函数，并保留函数的局部变量等数据，然后在再次调用它的时候，从上次暂停的位置继续执行下去。这使得生成器可以用于实现类似于协同程序的概念，可以在程序的不同部分之间传递控制权和数据。
3. 节省内存空间：由于生成器可以按需生成数据，因此它们可以有效地节省内存空间。在处理大量数据时，如果一次性将所有数据加载到内存中，可能会导致内存不足或性能下降。而使用生成器可以逐个生成数据，从而避免了这个问题。
4. 提高程序的性能：由于生成器可以按需生成数据，因此在每次迭代时，它们只生成下一个值，而不是一次性生成整个序列。这使得生成器可以有效地提高程序的性能，特别是对于需要处理大量数据的程序。
5. 实现懒加载：生成器还可以用于实现懒加载，即在需要时才加载数据。这对于一些大型对象或数据结构非常有用，例如在处理大型图像或音频文件时，可以使用生成器逐块读取数据，从而节省内存空间和提高程序的性能。

总之，生成器在Python中有很多应用场景，它们可以用于处理大数据量、实现协同程序的概念、节省内存空间、提高程序的性能和实现懒加载等。

生成器框架

生成器框架有：

1. CodeSmith：一款人气很旺国外的基于模板的dotnet代码生成器。
2. 动软.NET代码自动生成器：一款人气很旺的免费C#代码生成器。
3. 华软件代码生成器：专为程序员开发的代码生成器，根据模板的不同，支持任意语言。调制模板非常方便。
4. Acceleo：是MDA（Model Driven Architecture：模型驱动体系结构）的一个代码自动生成工具，Acceleo能把模型转换为Java，C#，PHP等代码。
5. rapid-generator：是一个生成器引擎，让你可以专注与代码生成器模板的编写，可以生成如ibatis，ibatis3，hibernate，spring_mvc，struts2等等代码。该项目是Rapid Framework框架的一部分。

使用生成器

“举个栗子”

在Python中使用生成器主要有两种方式：生成器函数和生成器表达式。

1. 生成器函数：使用def关键字定义一个函数，在函数中使用yield关键字而不是return，将这个函数变为一个生成器函数。当函数被调用时，它会返回一个生成器对象，但不会立即执行函数体中的代码。每次从生成器中请求一个值时，会执行生成器函数，直到遇到yield语句。yield语句会返回一个值给调用者，并将函数的执行状态挂起，等待下一次请求。

   def simple_generator():  
       yield 1  
       yield 2  
       yield 3  
     
   for num in simple_generator():  
       print(num)

2. 生成器表达式：类似于列表推导式，但使用圆括号()而不是方括号[]。生成器表达式可以看作是一种简洁的创建生成器的方式。与列表推导式不同的是，生成器表达式是惰性计算的，只有在需要时才生成值。

   squares = (x**2 for x in range(10))  
   for square in squares:  
       print(square)

   这个例子中，squares是一个生成器表达式，用于生成0到9的平方。当遍历squares时，会按需计算每个平方值。

3. 生成器表达式

生成器表达式是一种类似列表推导式的结构，但返回的是生成器对象，而不是列表。生成器表达式可以看作是一种简洁的创建生成器的方式。

生成器表达式定义：
生成器表达式并不真正的创建数字列表，而是返回一个生成器对象，此对象在每次计算出一个条目后，把这个条目"产生"(yield)出来。 生成器表达式使用了"惰性计算"或称作"延时求值"的机制。 生成器表达式可以用来处理大数据文件。 序列过长，并且每次只需要获取一个元素时，应该考虑生成器表达式而不是列表解析。 生成器表达式产生的是一个生成器对象，实质就是迭代器。

“举个栗子”

以下是一个使用列表解析和生成器表达式的例子：

# 创建一个列表，包含1到10的平方  
squares = [x**2 for x in range(1, 11)]  
  
# 打印列表中的元素  
for square in squares:  
    print(square)

生成器表达式：

# 创建一个生成器对象，生成1到10的平方  
squares = (x**2 for x in range(1, 11))  
  
# 打印生成器对象中的元素  
for square in squares:  
    print(square)

两行代码基本上一样，唯一的区别就在于："squares"列表解析的"（）"和生成器表达式的"[ ]"的不同。

因此，在这个例子中，列表解析创建了一个包含1到10的平方的列表，而生成器表达式创建了一个生成器对象，按需生成1到10的平方。由于生成器表达式使用了惰性计算机制，它占用的内存空间较小，适合处理大数据。