Python生成器原理与实战教程

最近发现不少小伙伴都对文章很感兴趣，所以今天继续给大家介绍文章相关的知识，本文《Python生成器核心原理与实战详解【教程】》主要内容涉及到等等知识点，希望能帮到你！当然如果阅读本文时存在不同想法，可以在评论中表达，但是请勿使用过激的措辞~

生成器是含yield的函数返回的迭代器对象，调用不执行而返回generator实例，next()或for循环触发执行；每次yield暂停并保存状态，return则终止并抛出StopIteration。

生成器的本质：函数变迭代器的魔法

生成器不是特殊的数据类型，而是带 yield 的函数执行后返回的迭代器对象。调用它不会立即运行函数体，只返回一个 generator 实例；真正开始执行，要靠 next() 或 for 循环触发。每次遇到 yield 就暂停，保存当前栈帧（局部变量、执行位置等），下次继续从这里往下走——这叫“协程式挂起”，是生成器能惰性求值、节省内存的核心机制。

yield 与 return 的关键区别

yield 让函数可暂停/恢复，支持多次产出值；return（哪怕不写值）则直接终止生成器，触发 StopIteration 异常。注意：
- yield 后面可以跟任意表达式，包括 None、列表、字典甚至另一个生成器
- 函数里只要出现 yield，不管是否被执行，Python 就把它编译成生成器函数
- return 语句在生成器中可用于提前结束，并把返回值赋给 StopIteration.value（Python 3.3+ 支持）

实战一：用生成器处理大文件，不爆内存

读取几 GB 的日志文件时，别用 readlines() 全加载进内存。写个生成器逐行过滤：

def read_large_log(filename, keyword="ERROR"):
    with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
        for line in f:
            if keyword in line:
                yield line.strip()

实战二：无限序列生成器 + 控制开关

斐波那契、素数、时间戳流这类无限数据，必须用生成器。加个参数控制产出数量更实用：

def fib_generator(limit=None):
    a, b = 0, 1
    count = 0
    while limit is None or count 

好了，本文到此结束，带大家了解了《Python生成器原理与实战教程》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多文章知识！