Python 生成器如何工作以及它们为何有用？

理解 Python 中的生成器：综合指南

简介

生成器是 Python 中一个强大的功能，经常让新手感到困惑。通过更深入地了解生成器，本文旨在阐明它们的复杂性。

生成器：Java 类比

在 Java 中，线程处理“生产者/消费者”场景。类似地，Python 生成器以生产者-消费者模式促进数据流。

什么是生成器？

生成器是一个迭代生成值的函数。它返回一个迭代器对象，您可以在该对象上调用 next 直到引发 StopIteration 异常，表明值结束。该函数始终从上次屈服后停止的位置开始。

为什么使用生成器？

• 简洁的代码：生成器允许任务的简洁表示。
• 内存效率：动态生成值无需构造列表，从而节省内存。
• 无限流：生成器可以表示无限数据流。

生成器语法

yield 关键字将函数转换为生成器。

使用示例

生成器表达式

类似于列表推导式、生成器表达式提供了一种紧凑的方式来定义生成器：

将数据返回到生成器

虽然生成器通常会产生值，但它们也可以通过 send 方法接收数据。然而，一旦理解了基础知识，就最好探索这个高级概念。

结论

生成器具有许多优点，包括简洁的代码、内存效率和处理能力无限的数据流。通过了解它们的属性，程序员可以在各种应用程序中有效地利用它们。

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