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Python中的生成器函数是一种特殊的函数，其可以产生迭代器，用于迭代处理数据，相较于一次性生成完全部数据，能够节省大量内存空间，提高程序的效率。本文将详细讲解Python编写生成器函数的使用方法，包括生成器函数的定义、生成器函数的基本特点、生成器函数的应用场合以及示例等。

一、生成器函数的定义

Python中的生成器函数使用yield语句来返回数据，而不是使用return语句。当执行到yield语句时会产生一个迭代器，暂停函数的执行，并将yield语句的值作为迭代器的返回值。当再次调用next()方法时，函数会从上一次暂停的地方继续执行，直到再次执行到yield语句为止。这样就可以实现一个迭代器，而这个迭代器便是生成器函数。

生成器函数的定义方式与普通函数基本相同，用def关键字定义，但函数中必须包含yield语句，如下所示：

def generator_function():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

二、生成器函数的特点

生成器函数的主要特点如下：

1. 需要使用yield语句产生迭代器，不使用yield语句时为普通函数

2. 提供了惰性计算，每次只生成一个数据，节省内存空间

3. 通过迭代器协议实现数据流式传输，即能够在迭代过程中不断产生数据，满足大数据量处理的需求

4. 可以多次迭代，每次迭代都会重新运行生成器函数

5. 生成器函数执行后返回的是一个生成器对象，而不是立即生成的结果，需要通过迭代器协议逐个获取结果

三、生成器函数的应用场合

生成器函数的应用场合主要有以下几个方面：

1. 处理大量数据时，避免一次性将所有数据生成，节省内存空间

2. 处理连续的数据流时，通过惰性计算实现数据流式处理

3. 生成器函数可以用来实现协程，即多个线程之间的协作机制

四、生成器函数的示例

下面是两个使用生成器函数的示例：

示例1：生成斐波那契数列

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

f = fibonacci()

for i in range(10):
    print(next(f))

输出：

0
1
1
2
3
5
8
13
21
34

示例2：过滤奇数

def filter_odd(n):
    for i in range(n):
        if i % 2 == 0:
            yield i

f = filter_odd(10)
for i in f:
    print(i)

输出：

0
2
4
6
8

以上两个示例分别演示了生成斐波那契数列和过滤奇数的两种应用场景。生成器函数不仅可以用于此，而且还有很多其他的应用场合。