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详解Python 生成器

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下面是 Python 生成器（Generator）使用方法的完整攻略：

1. 生成器概述

生成器（Generator）是一种特殊的迭代器，与普通迭代器最大的不同在于，生成器是实时生成数据的，而不是一次性将数据存储在内存中。

因此，生成器适合处理大数据和流数据，可以大大节省内存空间。

2. 创建生成器

创建生成器有两种方式：

  • 生成器函数：使用 yield 关键字将函数转换为生成器。
  • 生成器表达式：与列表推导式类似，使用圆括号 () 表示，但是每次只生成一个元素。

下面分别介绍这两种方式：

2.1 生成器函数

生成器函数的定义形式与普通函数相同，区别在于在函数体中使用 yield 关键字将函数转换为生成器。

def my_generator():
    for i in range(5):
        yield i

以上代码声明了一个生成器函数 my_generator，生成 0 到 4 的整数。每次调用 next() 方法时，生成器函数将生成一个新的整数，直到所有整数都被生成完毕。

和普通函数一样，生成器函数也可以接受参数，例如：

def my_generator(start, stop):
    for i in range(start, stop):
        yield i

以上代码声明的生成器函数将生成从 start 开始，到 stop-1 结束的整数。

2.2 生成器表达式

生成器表达式使用圆括号 () 表示，类似于列表推导式。

例如，生成 0 到 4 的整数可以使用以下生成器表达式：

(i for i in range(5))

以上代码表示生成 0 到 4 的整数，每次只生成一个整数。与生成器函数相比，使用生成器表达式更加简洁，适合用于简单的生成器。

3. 使用生成器

使用生成器的方法与普通迭代器相同，可以使用 next() 方法产生生成器的下一个元素，也可以使用 for 循环来遍历生成器。

以下是两个示例说明：

3.1 使用 next() 方法

def my_generator():
    for i in range(5):
        yield i

g = my_generator()
print(next(g)) # 输出：0
print(next(g)) # 输出：1
print(next(g)) # 输出：2
print(next(g)) # 输出：3
print(next(g)) # 输出：4

以上代码使用 next() 方法逐个输出生成器中的元素。

需要注意的是，当生成器中的元素已经全部输出完毕后，继续调用 next() 方法将抛出 StopIteration 异常。

3.2 使用 for 循环

def my_generator():
    for i in range(5):
        yield i

g = my_generator()
for i in g:
    print(i)

以上代码使用 for 循环遍历生成器中的元素。在遍历完成后，就不能再次访问生成器中的元素。

4. 总结

生成器是 Python 中强大的工具之一，可以用于处理大数据和流数据，可以大大节省内存空间。

在使用生成器时，需要注意生成器函数和生成器表达式的使用，也需要了解如何使用 next() 方法和 for 循环来遍历生成器。

希望本文能够对你理解和掌握 Python 生成器的使用有所帮助。

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