Python生成器

28 Aug 2025 | 4 分钟阅读

Python 生成器是一种特殊的函数，它返回一个迭代器对象。它不返回一个值，而是使用 yield 来随时间推移产生一系列值，每次 yield 语句后都会暂停，并在迭代之间保持其状态。

生成器非常节省内存，这意味着它们一次只创建一个项，并且使用了 yield 关键字。

让我们来看一个 Python 中生成器的简单示例

示例

def generate_numbers(limit):
    for num in range(1, limit + 1):
        yield num
sequence = generate_numbers(5)
for value in sequence:
    print(value)

立即执行

输出

说明

在上面的代码中，定义了一个 generate_numbers 函数，它接受一个 limit 作为参数，该函数在函数范围 1 到 limit + 1 中执行 for 循环，并生成数字。该函数以 limit 值为 5 调用，并打印生成的值。

如何在 Python 中定义生成器？

创建生成器非常容易，只需定义一个函数，该函数在函数中至少有一个 yield 语句。当调用函数时，它不会返回单个值，而是返回一个生成器对象，而生成器对象是一个迭代器。下面是 Python 中定义生成器的标准语法。

语法

def function(parameters):
	yield statement

示例

def number_generator():
    numbers = [1, 2, 3]
    for num in numbers:
        yield num
# Running the generator to display its output
for item in number_generator():
    print(item)

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输出

1
2
3

说明

示例中的代码定义了一个名为 'number_generator' 的生成器函数，它借助 for 循环一次生成列表 [1, 2, 3] 中的值。每次调用生成器函数都会提供序列中的下一个值，并且可以更节省内存，因为它以惰性方式迭代数据。

Yield 和 Return 之间的区别

yield 语句在生成器函数中使用，用于随时间推移生成一系列值。当 yield 语句执行时，它会暂停函数的运行，返回这些值，并保存函数的状态，因此当以后恢复时，它将从中断的地方继续。这对于高效处理大型或复杂的数据流特别有用。

另一方面，return 语句会立即给出结果，并返回一个最终的单个值。函数在调用 return 语句时将结束，局部状态不会被保留，这在函数只需要返回一个结果时很有用。

示例

def calculate_total():
    values = [1, 2, 3]
    result = sum(values)
    return result
output = calculate_total()
print(output)

立即执行

输出

说明

calculate_total() 函数根据 Python 内置的 sum() 函数创建一个数字列表来添加这些数字。该函数会计算总和并显示。这种方法简单易懂，并且可以快速更新以使用更多值。