Python 生成器如何为创建迭代器的传统函数提供节省内存的替代方案？

理解 Python 中的生成器

生成器是 Python 中一个强大的概念，允许开发人员创建延迟生成值的迭代器。这与立即返回单个值或创建并返回列表的传统函数不同。与 Java 中线程是创建生产者和消费者的主要方式不同，Python 生成器提供了一种实现此模式的替代方法。

什么是生成器？

A生成器函数通过使用yield关键字而不是return来标识。调用时，生成器函数返回迭代器对象，而不是值。此迭代器可用于根据需要一次检索一个值。

考虑以下示例：

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

当使用参数 n 调用此函数时，它返回一个迭代器可以生成值 n 和 n 1。通过在迭代器上重复调用 next() 函数，您可以通过以下方式检索值：一：

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

生成器表达式和列表推导式

除了生成器函数之外，Python还支持生成器表达式，它为定义生成器提供了简洁的语法。它们类似于列表推导式，但使用括号而不是方括号：

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

就像列表推导式一样，生成器表达式是惰性的，仅在需要时生成值。

为什么使用发电机？

发电机提供多种好处：

• 代码简洁：生成器可以通过允许您描述序列而无需创建临时列表来简化代码。
• 内存效率：生成器不会在内存中创建和存储所有值，这使得它们适合处理大或无限的值序列。
• 无限序列： 生成器可以生成无限序列，这无​​法存储在列表中。

其他功能

生成器支持使用yield from 语法将数据发送回生成器。这允许创建更复杂的管道，其中一个生成器为另一个生成器提供数据。

Python 还提供了 itertools 模块，该模块提供了用于创建和操作生成器的高级函数。探索这些函数可以极大地增强您使用生成器的能力。

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