Python 中什么是生成器 (generator)？

推荐答案

生成器（generator）是 Python 中一种特殊的迭代器，它允许你在需要时逐个生成值，而不是一次性生成所有值。生成器通过 yield 关键字来定义，每次调用生成器时，它会从上次暂停的地方继续执行，直到遇到下一个 yield 语句。

生成器的主要优点是它们可以节省内存，因为它们不需要一次性生成所有值，而是按需生成。这使得生成器非常适合处理大量数据或无限序列。

本题详细解读

生成器的定义

生成器是一种特殊的函数，它使用 yield 关键字来返回值。与普通函数不同，生成器函数在调用时不会立即执行，而是返回一个生成器对象。生成器对象可以用于迭代，每次迭代时，生成器函数会从上次暂停的地方继续执行，直到遇到下一个 yield 语句。

def simple_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

gen = simple_generator()
for value in gen:
    print(value)

生成器的优势

1. 内存效率：生成器按需生成值，不需要一次性生成所有值，因此可以节省大量内存。
2. 惰性求值：生成器只在需要时生成值，适合处理大量数据或无限序列。
3. 简洁性：生成器可以用简洁的代码实现复杂的迭代逻辑。

生成器的使用场景

1. 处理大数据集：当数据集太大无法一次性加载到内存时，可以使用生成器逐行读取文件或逐条处理数据。
2. 无限序列：生成器可以用于生成无限序列，如斐波那契数列。
3. 管道处理：生成器可以用于构建数据处理管道，每个生成器负责一个处理步骤。

生成器表达式

除了使用 yield 定义生成器函数外，Python 还支持生成器表达式，它是一种类似于列表推导式的语法，但返回的是一个生成器对象。

gen = (x * x for x in range(10))
for value in gen:
    print(value)

生成器与迭代器的区别

• 生成器：生成器是一种特殊的迭代器，使用 yield 关键字定义，按需生成值。
• 迭代器：迭代器是一个对象，实现了 __iter__() 和 __next__() 方法，可以用于遍历集合。

生成器是迭代器的一种实现方式，但生成器更简洁、更高效。