本文介绍了Python生成器的概念，作为特殊迭代器，生成器在需要时逐个生成数据，节省内存，提高效率。通过示例展示了如何使用生成器处理海量数据列表，实现延迟计算，以及生成斐波那契数列，阐述了生成器的优势。
【Python生成器】-用生成器提高代码性能
在Python编程中，生成器是一种十分重要的工具，它可以帮助我们优化代码性能，提高程序效率。本文将通过一些示例代码来介绍生成器的基本使用方法及其优势。
首先，什么是生成器？简单来说，生成器是一种特殊的迭代器。和普通的迭代器相比，生成器不会一次性加载所有数据到内存中，而是在需要时逐个生成数据。这种方式节省了空间，同时也提高了程序的运行效率。
让我们来看一个简单的例子：假设有一个海量数据列表，我们希望对其中的每一个元素进行处理，并将结果保存到另一个列表中。如果直接使用for循环遍历该列表，然后逐个处理每个元素并将结果保存到新列表，会占用大量的内存和时间。
但是如果使用生成器的方式，则可以避免这些问题。下面的代码演示了如何使用生成器来实现上述功能：
def generate_data(data_list):
for item in data_list:
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