详解Python生成器函数和生成器对象的原理和用法

包含yield语句的函数可以用来创建生成器对象，这样的函数也称生成器函数。yield语句与return语句的作用相似，都是用来从函数中返回值。与return语句不同的是，return语句一旦执行会立刻结束函数的运行，而每次执行到yield语句并返回一个值之后会暂停后面代码的执行，下次通过生成器对象的__next__()方法、内置函数next()、for循环遍历生成器对象元素或其他方式显式“索要”数据时继续执行。生成器具有惰性求值的特点，适合大数据处理。下面的代码演示了如何使用生成器来生成斐波那契数列：

>>> def f():

a, b = 1, 1 #序列解包，同时为多个元素赋值

while True:

yield a #返回一个值，暂停执行，需要时再产生一个新元素

a, b = b, a+b #序列解包，继续生成新元素

>>> a = f() #创建生成器对象

>>> for i in range(10): #斐波那契数列中前10个元素

print(a.__next__(), end=' ')

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

>>> for i in f(): #斐波那契数列中第一个大于100的元素

if i > 100:

print(i, end=' ')

break

144

>>> a = f()

>>> next(a) #使用内置函数next()获取生成器对象中的元素

1

>>> next(a) #每次索取新元素时，由yield语句生成

1

>>> a.__next__() #也可以调用生成器对象的__next__()方法

2

>>> a.__next__()

3

Python标准库itertools提供了一个count(start, step)函数，用来连续不断地生成无穷个数，这些数中的第一个数是start，相邻两个数的差是step。下面的代码使用生成器模拟了标准库itertools中的count()函数。

>>> def count(start, step):

num = start

while True:

yield num

num += step

>>> x = count(3, 5)

>>> for i in range(10):

print(next(x), end=' ')

3 8 13 18 23 28 33 38 43 48

>>> for i in range(10):

print(next(x), end=' ')

53 58 63 68 73 78 83 88 93 98