Python中的生成器特征及其运用

在我们的世界里，生成器经常被用作：

• 。生成器可被看作由值组成的一个延迟求值序列，可以被用作迭代器来进行遍历。
• 。生成器对象所占用的内存相对较小，它们在内存中不会存储全部数据，而是在每次迭代时生成下一个值。
• 。生成器是一种将代码分离成更小的模块，以便同时处理不同模块的好工具，能显着提高程序的性能。
• 。生成器可以通过代码实现，也可以通过调用其他返回生成器的函数来实现，在多进程开发中常用来替代多线程。

1. 。生成器不会像其他容器一样把所有值都缓存起来，这使得它成为存储大量数据或无限序列的理想选择。

2. 。生成器在调用时不会立即生成所有值，而是等到需要时才生成，这样可以节省大量内存。

3. 。生成器还可以用作数据源，为其他函数和算法提供数据，从而简化代码并提高性能。

4. 。生成器可以很容易地与其他生成器或迭代器组合使用，以创建复杂的数据管道或流处理应用程序。

5. 。生成器可以很容易地与过滤操作结合使用，以只生成满足某些条件的数据。

6. 。生成器可以很容易地与异步编程结合使用，以实现非阻塞I/O操作。

7. 。当一个生成器函数被调用时，它不会立即开始执行。相反，它返回一个生成器对象。只有当我们显式地迭代生成器对象时，才会开始执行生成器函数。

8. 。生成器对象只能被迭代一次。这意味着，一旦你迭代了一个生成器对象，你就不可能再迭代它了。

9. 。生成器函数可以被用来生成无限序列。但是，如果你想在某个时候停止生成数据，你必须显式地用尽生成器对象。