Python中生成器如何使用 Python中生成器教程

穿越時空
发布: 2025-08-27 15:20:01
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生成器是一种特殊函数,通过yield实现惰性求值,按需返回值并暂停执行。调用生成器函数返回迭代器对象,每次next()或for循环触发时从上次暂停处继续,直到下一个yield。如示例所示,生成器分步输出1、2、3,每次执行到yield暂停,有效节省内存,适合处理大数据或无限序列。

python中生成器如何使用 python中生成器教程

Python中的生成器,说白了,就是一种特殊的函数,它不会一次性返回所有结果,而是在你每次请求时“生成”一个结果。它最核心的价值在于其惰性求值(lazy evaluation)的特性,这让处理大量数据或无限序列变得非常高效,极大地节省了内存开销。

要理解和使用Python生成器,我们得从最基本的

yield
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关键字说起。当你在一个函数中使用
yield
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而不是
return
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时,这个函数就变成了一个生成器函数。它不是简单地执行完就结束,而是会在每次
yield
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表达式处暂停执行,并返回一个值。下次迭代时,它会从上次暂停的地方继续执行,直到遇到下一个
yield
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或函数结束。

我个人觉得,这有点像一个“暂停-播放”的机制。你调用生成器函数时,它并不会立即执行函数体内的代码,而是返回一个生成器对象(一个迭代器)。只有当你开始迭代这个对象(比如用

for
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循环,或者手动调用
next()
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函数)时,生成器函数才会真正开始执行,每次遇到
yield
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就“吐”出一个值,然后等待下一次请求。

来看个简单的例子:

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def my_simple_generator():
    print("开始生成第一个值...")
    yield 1
    print("生成器暂停,等待下次调用...")
    print("开始生成第二个值...")
    yield 2
    print("生成器再次暂停,等待下次调用...")
    print("开始生成第三个值...")
    yield 3
    print("所有值已生成,生成器即将结束。")

# 创建生成器对象
gen = my_simple_generator()

print("--- 第一次迭代 ---")
print(next(gen)) # 会执行到第一个yield并返回1

print("--- 第二次迭代 ---")
print(next(gen)) # 会从上次暂停处继续执行,直到第二个yield并返回2

print("--- 第三次迭代 ---")
print(next(gen)) # 会从上次暂停处继续执行,直到第三个yield并返回3

print("--- 尝试第四次迭代(会抛出StopIteration) ---")
try:
    print(next(gen))
except StopIteration:
    print("生成器已耗尽所有值。")

print("\n--- 使用for循环迭代生成器更常见 ---")
for value in my_simple_generator():
    print(f"通过for循环获取到值: {value}")
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在这个例子里,

print
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语句清晰地展示了生成器是如何“按需”执行的。它不是一次性把

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