Python 生成器深入理解

Python 生成器是一个非常强大的特性，它允许你编写出更加高效、简洁的代码。在这个章节中，我们将深入探讨 Python 生成器的概念、原理以及使用方法。

生成器概念

生成器（Generator）是一种特殊的迭代器（Iterator），它可以在任何时间产生数据。生成器不是一次性产生所有数据，而是在需要时产生数据，这样就可以节省内存。

def generator_function():
    for i in range(5):
        yield i

g = generator_function()
for item in g:
    print(item)

生成器的工作原理是将函数转换为状态对象，该对象有一个 __next__() 方法。每次调用 next() 时，都会执行到 yield 语句，并返回值。

生成器与列表推导式非常相似，但生成器更加节省内存。

# 列表推导式
numbers = [x for x in range(1000)]

# 生成器
numbers_gen = (x for x in range(1000))

下面是一个使用生成器的实际案例，模拟斐波那契数列。

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

for num in fibonacci(10):
    print(num)