🎉 Python生成器高级教程
生成器是Python中处理迭代器的强大工具，掌握其高级用法能显著提升代码效率与可读性。以下是核心知识点：
1. 生成器表达式
# 基础示例
gen = (x**2 for x in range(10))
print(next(gen)) # 输出 0
2. 高级技巧
- 惰性求值：通过
yield实现按需生成数据，减少内存占用 - 嵌套生成器：支持多层
yield from语法，简化复杂迭代逻辑 - 异常处理：可使用
try...except在生成器中捕获异常
3. 实际应用
在大数据处理场景中，生成器常用于：
- 流式数据处理（如日志分析）
- 无限序列生成（如斐波那契数列）
- 资源密集型操作的分块处理
🔗 想了解更多Python协程相关内容？可查看 /tutorials/python_coroutine
4. 注意事项
- 生成器函数执行到
yield时会暂停，下次调用next()继续 - 生成器对象不支持
len()函数，但可使用list()转换为列表 - 避免在生成器中使用
return，除非需要终止迭代
🔧 想深入理解迭代器协议？请访问 /tutorials/python_iterator 获取详细解析