🚀 Python生成器详解

✨ 什么是生成器？

生成器是Python中一种轻量级的迭代器实现方式，通过yield关键字实现惰性计算，能高效处理大数据集
💡 生成器本质是可暂停执行的函数，每次调用yield会返回一个值并暂停状态，下次调用时从上次暂停处继续

🧩 生成器的使用方法

• 定义生成器函数

  def simple_generator():
      yield 1
      yield 2
      yield 3
  

• 使用生成器表达式

  (x**2 for x in range(10))
  

• 生成器的迭代操作

  for value in simple_generator():
      print(value)
  

📌 生成器核心特性

• 🔄 自动实现迭代器协议（__iter__和__next__方法）
• 🧠 内存友好：按需生成数据，无需一次性加载完整数据集
• 📈 比普通函数更节省资源，适合处理大数据量的场景

📚 示例：斐波那契数列生成器

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

for num in fibonacci(100):
    print(num)

⚡ 生成器 vs 迭代器

🌐 应用场景

• 📈 处理大数据量文件读取时，逐行生成数据
• 🧠 实现惰性计算（如无限序列生成）
• 📦 在网络数据流中按需处理数据包
• 🧩 作为可迭代对象的简化实现

🧪 实战演练建议

1. 尝试用生成器实现阶乘计算
2. 比较生成器与列表推导式的内存占用差异
3. 探索生成器在爬虫数据处理中的应用场景
4. 研究生成器与async/await的异步协作

想要深入了解生成器进阶用法？请查看我们的Python迭代器专题