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Python 编写生成器函数

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生成器函数是Python中非常强大的编程工具，它能够让程序员轻松地生成序列化的数据对象，而不需要事先把所有数据序列化到内存中。在本文中，我们将讲解如何编写生成器函数，以及如何使用生成器函数。

生成器函数的编写方法

生成器函数与普通函数的差别在于关键字 yield。当一个函数中包含了关键字 yield 时，这个函数就是一个生成器函数。

简单的生成器函数示例：

def count_up_to(n):
    i = 1
    while i <= n:
        yield i
        i += 1

这个函数的作用是生成1到n之间的所有整数。在函数体中，我们使用 yield 来产生整数，每次产生一个整数后，该函数就会停止执行，并保留当前的执行状态，等待下一次调用。

在调用生成器函数时，不会立即执行函数体中的语句，而是会返回一个生成器对象。我们可以使用 next() 函数来逐个访问生成器对象中的元素。

示例：

for i in count_up_to(5):
    print(i)

输出：

1
2
3
4
5

另一个示例：生成器函数用来产生无限序列 

def infinite_sequence():
    num = 0
    while True:
        yield num
        num += 1

这个函数的作用是生成无限长度的整数序列。在每一次调用生成器时，它都将产生一个新的整数。由于该函数总是在产生元素前等待下一个调用，因此可以安全地遍历无限的序列。

示例：

for i in infinite_sequence():
    print(i)
    if i > 100:
        break

输出：

0
1
2
3
...
98
99
100

生成器表达式

另一种创建生成器对象的方法是生成器表达式。与列表、字典和集合推导式类似，我们可以使用生成器表达式创建生成器对象。

示例：生成器表达式用来产生偶数序列 

even_nums = (x for x in range(10) if x % 2 == 0)
for i in even_nums:
    print(i)

输出：

0
2
4
6
8

总结

在Python中，生成器函数和生成器表达式都是非常强大的工具，它们可以帮助我们生成任意长度的序列。当我们在进行大型数据处理任务时，它们能够大大减少内存占用，提高程序运行效率。同时，生成器函数和生成器表达式也让我们能够更好地掌握Python编程的核心概念。

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