深入理解Python生成器函数（从入门到精通：掌握yield、惰性求值与高效内存管理）

基础示例：yield 的基本用法

下面是一个简单的生成器函数：

def simple_generator():    yield 1    yield 2    yield 3# 使用生成器my_gen = simple_generator()print(next(my_gen))  # 输出: 1print(next(my_gen))  # 输出: 2print(next(my_gen))  # 输出: 3# print(next(my_gen))  # 抛出 StopIteration 异常

注意：每次调用 next() 会恢复生成器的执行，直到遇到下一个 yield 或函数结束。

生成器 vs 普通列表：内存效率对比

假设我们要处理一百万个数字。如果使用列表，会一次性占用大量内存；而使用生成器函数，则只在需要时生成一个值，极大节省内存。

# 普通函数：返回完整列表（高内存消耗）def get_numbers_list(n):    return [i for i in range(n)]# 生成器函数：逐个产出值（低内存消耗）def get_numbers_gen(n):    for i in range(n):        yield i# 测试内存使用（可用 memory_profiler 验证）numbers_list = get_numbers_list(1_000_000)  # 占用约 37MBnumbers_gen  = get_numbers_gen(1_000_000)   # 仅占用几十字节

生成器表达式：更简洁的写法

除了生成器函数，Python还支持生成器表达式，语法类似于列表推导式，但使用圆括号 () 而非方括号 []。

# 列表推导式（立即求值）squares_list = [x**2 for x in range(10)]# 生成器表达式（惰性求值）squares_gen = (x**2 for x in range(10))print(type(squares_gen))  # <class 'generator'>for val in squares_gen:    print(val)

高级技巧：send() 与双向通信

生成器不仅可以产出值，还可以通过 send() 方法接收外部传入的值，实现双向通信。

def echo_generator():    while True:        received = yield        print(f"收到: {received}")eg = echo_generator()next(eg)  # 启动生成器（必须先执行一次 next）eg.send("Hello")   # 输出: 收到: Helloeg.send("World")   # 输出: 收到: World

实际应用场景

• 读取大文件时逐行处理（避免一次性加载整个文件）
• 无限序列生成（如斐波那契数列）
• 数据管道（pipeline）处理：多个生成器串联过滤/转换数据

总结

Python生成器函数通过 yield 实现了惰性求值，极大提升了程序的内存效率和性能。结合生成器表达式和高级特性如 send()，你可以构建高效、优雅的数据处理流程。掌握这些技巧，是迈向Python高级编程的重要一步！

关键词回顾：Python生成器函数、生成器表达式、yield关键字、惰性求值