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揭秘“生成器”的面纱：您不知道的秘密

前端

生成器的基本原理：以yield斩获迷雾

  1. 蒙开面纱：生成器函数

生成器函数是使用function后加上一个 * 声明的函数，本质上它和普通的函数差别不大，但通过yield 关键字将函数暂停并返回一个值，以便以后可以继续执行并返回下一个值。

  1. 抽丝剥茧：yield语句之精髓

yield关键字是生成器函数中最重要的元素，它可以在函数执行过程中暂停函数，并返回一个值。当函数再次被调用时，它将从上次暂停的位置继续执行。这允许生成器在不创建整个列表或元组的情况下生成一系列值。

应用与实例：纵横捭阖，灵活多变

  1. 迭代器

生成器也可以用作迭代器。这意味着您可以使用for循环来遍历生成器中的值。例如：

def my_generator():
    for i in range(10):
        yield i

for num in my_generator():
    print(num)

# 输出：
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
# 6
# 7
# 8
# 9
  1. 无限序列

生成器还可以用来创建无限序列。例如，我们可以创建一个生成器来生成斐波那契数列：

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

for num in fibonacci():
    print(num)

# 输出：
# 0
# 1
# 1
# 2
# 3
# 5
# 8
# 13
# ...
  1. 文件处理

生成器在处理大文件时非常有用。例如，我们可以使用生成器来逐行读取文件：

def read_file(filename):
    with open(filename) as f:
        while True:
            line = f.readline()
            if not line:
                break
            yield line

for line in read_file('myfile.txt'):
    print(line)

总结与展望：从初识到深耕

生成器是Python中一种非常强大的工具，可以用于生成一系列值，而无需创建整个列表或元组。这使得它们在处理大数据集时非常有用，因为它们可以节省内存并提高性能。

如果您想进一步了解生成器，可以参考以下资源：