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Python 生成器表达式使用方法

Python中的生成器表达式（Generator Expression）是一种可以生成一个可迭代序列的表达式。与列表推导式一样，生成器表达式也是在方括号内放置一个表达式，但其中使用了小括号，且在左括号后面跟上关键字 yield 。与列表推导式不同的是，不需要在内存中创建列表，而是逐个地生成所需的值。这种逐个生成值的方式对于处理大量数据是有优势的，因为不必等待生成器生成所有值，而是在需要时逐个生成。

生成器表达式的语法格式如下：

( 表达式 for 变量 in 可迭代对象 )

下面是一个简单的示例，展示如何使用生成器表达式来生成一个列表：

lst = [i for i in range(10)]
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

gen = (i for i in range(10))
# <generator object <genexpr> at 0x7fad44153990>

在上面的示例中，我们首先使用列表推导式生成了一个包含0至9的整数的列表，然后使用生成器表达式生成了一个相同的可迭代序列。需要注意的是，生成器表达式返回的是一个生成器对象（generator object），而不是一个列表。

对于生成器对象，我们可以使用 next() 函数逐个取出其中的元素。下面是一个演示如何使用生成器表达式来生成斐波那契数列的示例：

gen = (fib(i) for i in range(10))

def fib(n):
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

for i in gen:
    print(i, end=' ')
# 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34

在上面的示例中，我们定义了一个生成器函数 fib() 来生成斐波那契数列。然后使用生成器表达式将 fib() 函数应用到0至9之间的整数，并将生成器对象赋值给变量 gen。最后使用 for 循环遍历 gen ，逐个取出生成器中的元素，并将其打印输出。

总之，Python的生成器表达式可以帮助我们更高效地处理大量数据，并且语法简单易懂。在实际应用中，可以与 filter() 和 map() 等函数结合使用，实现更多复杂的数据处理操作。