python生成器的作用

Python生成器的作用是生成一个迭代器，可以按需生成值，而不是一次性生成所有值，从而节省内存空间。生成器可以通过yield语句来实现，每次调用生成器函数时，都会从上一次yield语句处继续执行，直到函数结束或者遇到新的yield语句。这使得生成器非常适合处理大量数据或者无限序列的情况。

相关问题

python 生成器

Python生成器是一种特殊的函数，可以在迭代过程中动态地生成值，而不是一次性生成所有值并将其存储在内存中。生成器使用yield语句来生成值，每次调用生成器的next()函数时，它将生成下一个值。生成器可以通过生成器表达式或定义生成器函数来创建。
例如，生成器表达式可以使用圆括号而不是方括号来创建一个生成器对象，这样可以节省内存。例如，`(i for i in range(0,5))`创建了一个生成器对象。
另一种创建生成器的方法是使用生成器函数。生成器函数是一个包含yield语句的函数，当函数被调用时，它返回一个生成器对象。每次调用生成器的next()函数时，它将执行到下一个yield语句，并返回yield语句后的值。
例如，下面的代码定义了一个生成器函数`even_numbers(start, end)`，它可以生成指定范围内的偶数。通过使用yield语句，每次调用生成器的next()函数时，它将生成下一个偶数。

def even_numbers(start, end):
    for i in range(start, end):
        if i % 2 == 0:
            yield i

gen = even_numbers(0, 10)
for num in gen:
    print(num)

运行以上代码，将会输出0、2、4、6、8，因为生成器只在迭代时才生成值，可以节省内存并提高效率。

python生成器

Python中的生成器是一种特殊的迭代器，可以用函数来实现。生成器函数中包含 yield 语句，每次调用生成器函数时，程序会执行到 yield 语句处，然后返回一个值，并暂停运行，等待下一次调用。生成器可以遍历一些巨大的数据集合，而不需要事先将它们全部存储在内存中。

以下是一个简单的生成器函数示例：

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

# 使用for循环遍历生成器
for i in my_generator():
    print(i)

上面的代码将输出以下内容：

1
2
3

在生成器函数中可以使用多个 yield 语句，每个 yield 语句返回一个值并暂停程序的执行，等待下一次调用。可以通过调用 next() 函数来获取生成器返回的下一个值。当生成器没有更多的值可返回时，会抛出 StopIteration 异常。