详解Python 生成器

Python生成器是一种可以延迟生成一系列值的迭代器。使用生成器可以节省内存并提高程序效率，特别是在处理大量数据时。下面是Python生成器的使用方法攻略。

生成器的创建方法

生成器可以使用两种方式创建：函数生成器和生成器表达式。

函数生成器

函数生成器是指包含 yield 语句的函数。当函数被调用时，生成器会返回一个迭代器，此时函数中的代码并不会运行，直到第一次调用 next() 方法，生成器才开始执行，遇到 yield 语句时暂停，将 yield 后的表达式的值作为 next() 方法的返回值，等待下一次调用 next() 方法继续执行。具体示例如下：

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

gen = my_generator()

for i in gen:
    print(i)

这个例子中，定义了一个函数生成器 my_generator，它可以生成0到4的五个数字，通过 for 循环来迭代生成的数字，并输出到控制台上。

生成器表达式

生成器表达式类似于列表推导式，但是返回的是一个生成器。它可以用于简单地生成一个序列，而不需要定义一个完整的函数。具体示例如下：

gen = (i for i in range(5))

for i in gen:
    print(i)

这个例子中，使用生成器表达式生成了一个0到4的数字序列，通过 for 循环来迭代生成的数字，并输出到控制台上。

生成器的方法

Python生成器包含多个内置方法，用于操作生成器返回的迭代器。

next()

next() 方法用于从迭代器中获取下一个元素。如果到达迭代器末尾，会抛出 StopIteration 异常。下面是一个示例：

gen = my_generator()

print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))

这个例子中，定义了一个函数生成器 my_generator，使用 next() 方法逐个输出生成的数字，当输出到4时，再次调用 next() 方法会抛出 StopIteration 异常。

send()

send() 方法用于向生成器中传递值，并继续执行生成器。当 send() 方法被调用时，生成器会继续执行，直到遇到下一个 yield 语句暂停。注意，第一次调用 send() 方法时，生成器必须是暂停状态，否则会抛出异常。下面是一个示例：

def my_generator():
    i = 0
    while True:
        j = yield i
        i += j if j else 1

gen = my_generator()

print(next(gen))  # 输出 0
print(gen.send(1))  # 输出 1
print(gen.send(2))  # 输出 3
print(next(gen))  # 输出 4

这个例子中，定义了一个函数生成器 my_generator，每次输出 i 的值，并通过 yield 语句暂停，等待下一次 send() 方法的调用。send() 方法可以将一个值传递给生成器，并继续执行，这个值可以在下一次调用 yield 语句时被获取，用于更改生成器的内部状态，进而控制生成器的输出。在这个例子中，每次调用 send() 方法都会将传递的值累加到 i 中，然后输出 i 的当前值。

结论

Python生成器是一种强大的编程工具，可以用于延迟生成数据，优化程序性能，在处理大量数据时十分有效。通过本文所提供的方法，你应该已经能够写出自己的生成器，并在程序中灵活使用了。