Python 生成器如何為創建迭代器的傳統函數提供節省記憶體的替代方案？

理解Python 中的生成器

生成器是Python 中一個強大的概念，允許開發人員創建延遲生成值的迭代器。這與立即返回單一值或建立並返回清單的傳統函數不同。與 Java 中執行緒是創建生產者和消費者的主要方式不同，Python 生成器提供了實現此模式的替代方法。

什麼是生成器？

A生成器函數透過使用yield關鍵字而不是return來識別。呼叫時，生成器函數會傳回迭代器對象，而不是值。此迭代器可用於根據需要一次檢索一個值。

考慮以下範例：

def my_generator(n):
    yield n
    yield n + 1

當使用參數 n 呼叫此函數時，它會傳回一個迭代器可以產生值 n 和 n 1。透過在迭代器上重複呼叫next() 函數，您可以透過以下方式擷取值：一：

my_iter = my_generator(6)
print(next(my_iter))  # 6
print(next(my_iter))  # 7

產生器表達式與列表推導式

除了生成器函數之外，Python還支援生成器表達式，它為定義生成器提供了簡潔的語法。它們類似於列表推導式，但使用括號而不是方括號：

my_generator = (n for n in range(3, 5))

就像列表推導式一樣，生成器表達式是惰性的，僅在需要時產生值。

為什麼要使用發電機？

發電機提供多種好處：

• 程式碼簡潔：產生器可以透過讓您描述序列而無需建立臨時清單來簡化程式碼。
• 記憶體效率：產生器不會在記憶體中建立和儲存所有值，這使得它們適合處理大或無限的值序列。
• 無限序列： 生成器可以產生無限序列，這無法儲存在清單中。

其他功能

產生器支援使用yield from 語法將資料傳回產生器。這允許創建更複雜的管道，其中一個生成器為另一個生成器提供資料。

Python 也提供了 itertools 模組，該模組提供了用於建立和操作產生器的高階函數。探索這些函數可以大大增強您使用生成器的能力。

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