Python 生成器与 Java 的线程模型有何不同？它们的主要优点是什么？

了解 Python 的生成器

深入研究 Python 生成器的世界可能会令人困惑，特别是如果您习惯了 Java 生态系统。与 Java 的线程模型不同，Python 中的生成器具有独特的用途。

定义和实现

生成器是一个使用 Yield 关键字返回迭代器的函数。调用时，生成器一次生成一个值序列。生成器不是在内存中计算和存储整个序列，而是按需生成值。

考虑以下示例：

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

调用 my_gen(6) 创建一个生成值 6 的对象迭代时为 7：

g = my_gen(6)
next(g)
# Output: 6
next(g)
# Output: 7

For 循环会自动为您调用 next，从而可以轻松迭代序列：

for n in my_gen(6):
    print(n)
# Output:
# 6
# 7

生成器的好处

生成器提供了几个优点：

• 简洁表示：生成器提供一种简洁的方式来描述某些概念，消除了对冗长函数的需要返回列表。
• 内存效率：通过按需生成值，生成器可以避免分配不必要的内存来存储大型序列。这在处理会占用内存的数据流时特别有用。
• 无限流： 生成器允许表示无限序列。例如，斐波那契数列可以无限生成：

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

结论

生成器是 Python 中的一个强大工具，可以提供内存效率、简洁性、以及表示无限流的能力。通过利用生成器的强大功能，您可以增强 Python 代码的灵活性和功能。

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