Python中的生成器（Generator）详解

最新推荐文章于 2025-10-15 13:47:55 发布
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本文详细介绍了Python中的生成器，包括其定义、使用方法、优势以及生成器表达式。生成器是一种强大的编程工具，能按需生成迭代器，节省内存，尤其适合处理大量数据。通过示例代码展示了如何定义和使用生成器，以及如何利用生成器表达式创建生成器对象。

Python中的生成器（Generator）详解

生成器（Generator）是Python中一种强大的编程工具，它能够以一种简洁而高效的方式生成迭代器（Iterator）。生成器使用yield语句来定义，它可以暂停函数的执行并返回一个值，然后在下一次调用时从上一次暂停的位置继续执行。本文将详细介绍生成器的使用方法，并提供相应的源代码示例。

生成器的定义

在Python中，我们可以使用yield语句来定义一个生成器。生成器可以被视为一个特殊的函数，它的执行过程可以在多个时间点上被中断和恢复。当生成器被调用时，它会返回一个生成器对象，该对象可以用于迭代获取生成器产生的值。

下面是一个简单的生成器函数的示例：

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
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Python生成器（Generator）详解
09-22
Python生成器，或称Generator，是一种特殊的迭代器，它的特点是其内部使用了`yield`语句，这使得生成器能够记住执行状态，并在下次调用时恢复。生成器的优势在于它们能够在运行时按需生成数据，而不是一次性生成所有...
Python generator生成器和yield表达式详解
09-18
在Python编程中，生成器（generator）和yield表达式是两个非常重要的概念，它们是迭代器协议的实现方式之一，使得程序员能够以更加高效和节省内存的方式处理数据流。 首先，我们来了解迭代器（Iterator）和可迭代...
入门理解python中的generator - 生成器
nvd11的专栏
05-12 2556
生成器（Generator）是一种特殊的函数，可以用于迭代地生成一系列值，而不需要一次性生成所有值并将它们存储在内存中。生成器在需要时逐个生成值，并在生成值后暂停执行，保留函数的状态，以便下次调用时能够从停止的地方继续执行。生成器函数使用 yield 语句来定义，而不是常规函数中的 return 语句。当生成器函数被调用时，它返回一个生成器对象，而不是立即执行函数体。每次调用生成器对象的 next() 方法时，生成器函数将从上次执行停止的位置继续执行，直到遇到下一个 yield 语句。
什么是 Python 的“生成器”（generator）
最新发布
keyboard专栏
10-15 283
Python生成器是一种特殊的迭代器，通过yield关键字实现按需产出值，具有惰性计算和状态保留的特性。主要创建方式包括生成器函数（含yield的函数）和生成器表达式。生成器支持迭代器协议，适用于大数据流处理，能通过send()/throw()进行双向通信，使用yield from实现子生成器委托。典型应用场景包括流式数据处理、内存优化和协程实现。注意生成器一次性使用的特点，建议配合上下文管理确保资源释放。其核心价值在于用简洁的语法实现高效的状态保持迭代。
python生成器
weixin_44992737的博客
07-18 7158
python生成器
python-生成器
ljsykf的博客
04-07 970
生成器函数和生成器表达式 在需要时产生结果，而不是立即产生结果 生成器函数：使用常规的def语句编写，但是使用yield语句一次返回一个结果，在每次结果产生之间挂起和恢复他们的状态 生成器表达式：类似列表推导，但是返回一个按需产生结果的一个对象，而不是创建一个结果列表 二者都不会一次性的创建一个列表，从而节省了空间 生成器函数 常规函数，使用return立即返回结果 生成器函数：当创建时，他们被特殊地编译成一个支持迭代工具的对象，并且在调用的时候不会返回结果，而是返回一个生成器，这个生成器支持迭代工具 生成
Python生成器（Generator）
08-26 1万+
Python生成器是一种特殊的迭代器，可以逐个地产生元素，而不是一次性产生所有元素。生成器的工作方式与迭代器相似，可以通过for循环或者next()函数逐个获取生成器中的元素，而且生成器还支持惰性计算，即只有在需要时才会计算下一个元素。生成器的语法使用yield关键字，yield用于定义生成器函数，生成器函数是一种特殊的函数，可以在迭代过程中逐步产生值，而不是一次性返回所有结果。跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
精选资源
python生成器用法实例详解
01-02
本文实例讲述了python生成器用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1. 生成器 利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到...
python3自学之路-笔记7
qq_32394351的博客
03-08 6154
Python3 迭代器与生成器 迭代器有两个基本的方法：iter()和next()。 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器： a=['a','b','c','d','e'] b=iter(a) for i in range(len(a)): print(next(b)) 这段代码中b的类型为<class 'list_iterator'> 生成器 在 ...
python 生成器
weixin_40548182的博客
12-30 5819
函数生成器 python函数中有yield关键字，函数就变成了生成器。 #!/usr/bin/env python3 #coding:utf8 def fun(): n=0 while True: n+=1 yield n g=fun() print(type(g)) print(next(g)) python3 g.py <class 'generator'> 1 案例 使用函数生成器打印斐波那契数列。 cat fib.py #!/usr/bin/
Python 生成器
老司机开代码的博客
03-10 418
文章目录1. 什么是生成器2. 创建生成器的方法2.1 方法一2.2 方法二3. 生成器的使用3.1 yield的作用3.2 调用生成器的两种方法3.2.1 next(生成器对象)3.2.2 生成器对象.send(value)4. 生成器和迭代器的异同 1. 什么是生成器 上篇文章讲了Python迭代器;这篇文章就来研究一下生成器。 生成器：一种特殊的迭代器，含有yield的函数就是生成器。 特殊在哪里？ 生成器是一个没有实现__iter__和__next__方法的迭代器。 下属代码就是一个生成器 de
python（十二）生成器函数
爱吃萝卜的小青菜
05-17 349
到底也是没懂它的具体原理，如： 百度说，生成器函数用来生成 生成器函数 包含 yield，用来生成一个特别长的序列的函数，可以在循环的过程中不断推算出后续的元素。这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。 为什么要用生成器函数： 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。 而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如...
python--生成器generator
m0_62865498的博客
04-13 2451
虽然有显式return语句（可以没有return），但是当python编译是执行到yield语句时，就会给函数natural_numbers打上生成器标签，于是调用该生成器函数natural_numbers可以返回一个生成器对象存到numbers。生成器函数与普通函数的区别在于，生成器函数中使用了yield语句来产生值，而不是使用return语句返回值。yield、return都不是生成器函数的返回值，只有当我对生成器对象使用nexth函数的时候，才会开始运行生成器函数本体。4.生成器函数执行逻辑。
python之生成器
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生成器 1.生成器 生成器（generator）也是一种迭代器，在每次迭代时返回一个值，直到抛出 StopIteration 异常。它有两种构造方式： （1）.生成器表达式 和列表推导式的定义类似，生成器表达式使用 () 而不是 [] ，比如： 可以看出生成器表达式无法像列表推导式那样直接输出，它和可迭代对象一样只能采用for循环调用next（）函数 （2）.生成器函数 含有 yield 关键字的函数，调用该函数时会返回一个生成器。 可以看到，上面的函数没有使用 return 语句返
python yield generator 详解
weixin_34239592的博客
01-21 1361
　　本文将由浅入深详细介绍yield以及generator，包括以下内容：什么generator，生成generator的方法，generator的特点，generator基础及高级应用场景，generator使用中的注意事项。本文不包括enhanced generator即pep342相关内容，这部分内容在之后的博文介绍。 generator基础 　　在python的函数（function）...
python中的生成器（generator）
sinat_31608641的博客
07-12 4101
生成器是 Python 中非常有用的一种数据类型，它可以让你在 Python 中更加高效地处理大量数据。函数里有了yield后，执行到yield就会停住，当需要再往下算时才会再往下算。所以生成器函数即使是有无限循环也没关系，它需要算到多少就会算多少，不需要就不往下算。python中的generator保存的是算法，真正需要计算出值的时候才会去往下计算出值。第一种方法：把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator。关键字，函数就变成了一个generator。第二种方式：在函数中使用。
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"Python生成器协程运算实例" 在Python编程中，生成器（Generator）和协程（Coroutine）是两种强大的工具，尤其在处理大量数据或者实现异步操作时非常有用。本实例将深入探讨如何使用它们以及它们的工作原理。 生成...
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