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生成器函数：优雅控制迭代的Python黑科技
09/07
本文深入解析Python生成器函数的运作机制，揭示其如何通过yield关键字实现惰性计算，对比传统函数与生成器的核心差异，并提供5个实际应用场景下的代码示例，帮助开发者掌握这项提升代码效率的关键技术。
在Python的武器库中，生成器函数（Generator Function）是许多资深开发者秘而不宣的利器。与普通函数不同，它不会一次性返回所有结果，而是像一位耐心的邮差，每次只递送一个包裹。
一、生成器本质解析
当函数体内包含yield关键字时，这个函数就变成了生成器工厂。调用时不会立即执行代码，而是返回一个特殊的迭代器对象：
python
def countdown(n):
print("启动倒计时！")
while n > 0:
yield n
n -= 1
获得生成器对象
timer = countdown(3) # 此时没有任何输出
真正神奇之处在于__next__()调用时：
1. 函数执行到第一个yield暂停
2. 返回yield后的表达式结果
3. 下次调用时从暂停处继续
二、工作流程拆解
以读取10GB日志文件为例，传统做法会导致内存爆炸：
python
危险做法
def read_lines(file):
return open(file).readlines() # 全部加载到内存
生成器方案
def safe_reader(file):
with open(file) as f:
for line in f:
yield line.strip()
生成器版本的内存占用始终是单行数据的大小，这种特性称为惰性求值（Lazy Evaluation）。
三、高级应用场景
无限序列生成
python def fibonacci(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b管道式数据处理python
def sensor_data():
while True:
yield random.randint(0, 100)
def data_filter(source):
for num in source:
if 20 < num < 80:
yield num
pipeline = datafilter(sensordata())
- 协程实现
通过send()方法实现双向通信：python
def coroutine():
total = 0
while True:
value = yield total
total += value
calc = coroutine()
next(calc) # 启动协程
print(calc.send(10)) # 输出10
四、性能对比测试
处理百万级数据时差异显著：
| 方式 | 内存占用 | 执行时间 |
|---------------|---------|---------|
| 列表 | 800MB | 2.3s |
| 生成器 | 1MB | 2.1s |
五、注意事项
- 生成器只能遍历一次，如需复用需重新创建
yield from语法可简化嵌套生成器- 在JIT编译环境中（如PyPy）性能提升更明显
理解生成器的核心在于把握"暂停-恢复"的执行特性，这不仅是语法糖，更是一种编程范式的转变。当处理数据流或不确定长度的序列时，合理使用生成器能让代码既优雅又高效。
