在 Python 中，生成器提供了一种编写函数的方法，这些函数可以发回一个值，然后继续从中断的地方继续。此功能称为状态挂起。生成器一次只生成一个项目，按需生成，与其他集合对象（如一次存储所有元素的列表或元组）相比，这减少了内存使用量。这使得生成器在处理一次只需要一个元素的大型数据集或数据流时特别有用。

了解生成器

生成器是使用生成器函数或生成器表达式实现的。生成器函数的定义与普通函数类似，但使用 yield 语句而不是 return。每次调用 yield 时，该函数都会输出一个值并暂停其状态。当生成器恢复时，它会在最后一次 yield 运行后立即启动。

生成器的优点内存效率：生成器有助于创建可迭代对象，而无需一次将整个数据集加载到内存中。这是处理大型数据集的理想选择。懒人评估： 生成器动态计算值，并等待生成下一个值，直到需要时，这在许多情况下可能会导致性能优化。简化代码： 使用生成器有助于简化代码，否则这些代码将需要复杂的循环和列表推导式。生成器函数：如何定义和使用它们基本示例

下面是一个简单的生成器函数：

def count_down(num): while num > 0: yield num num -= 1# Using the generatorfor i in count_down(5): print(i)

这将输出：

54321

每次调用生成器的 __next__（） 方法都会从 yield 中获取下一个值，使其在大范围内具有内存效率。

生成无限序列

生成器非常适合有效地生成无限序列：

def generate_infinite(): num = 0 while True: yield num num += 1gen = generate_infinite()print(next(gen)) # 0print(next(gen)) # 1print(next(gen)) # 2

你可以继续调用 next（） 而不必担心内存不足。

生成器表达式

与列表推导式类似，生成器表达式允许您使用类似于列表推导式的语法以简洁的方式创建生成器，但使用括号而不是方括号。

squares = (x*x for x in range(10))for square in squares: print(square)在生成器数据项目中的实际应用

生成器在数据密集型应用中非常有用：

读取大文件：使用生成器逐行读取大文件，而无需将整个文件加载到内存中。数据流： 流式处理数据条目以进行实时数据处理。大型计算：将大量计算分解为更小、更易于管理的块。

生成器是 Python 中的一项强大功能，在需要内存效率和大型数据集处理的场景中尤其有价值。通过使用生成器，开发人员可以减少内存开销，提高应用程序的效率，并轻松处理流和大型序列。如果您正在处理大数据、流或只是无法舒适地放入内存的大型数据集合，生成器提供了一种有效的解决方案来优化 Python 应用程序中的资源使用和性能。