Python面试题：Python 中的生成器（generator）是什么？有什么优点？
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在Python中，生成器（generator）是一种特殊的迭代器，使用yield关键字生成值，可以逐个生成序列中的值，而不需要一次性将所有值加载到内存中。生成器函数在定义时使用def关键字，并包含一个或多个yield表达式。当调用生成器函数时，它返回一个生成器对象，但并不会立即执行函数中的代码，直到调用了生成器对象的__next__()方法（通常使用next()函数）。
生成器的特点和用法
定义生成器 ：
使用yield关键字生成值，而不是使用return返回。
def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
python
创建和使用生成器 ：
调用生成器函数返回一个生成器对象，使用next()方法获取下一个值。
gen = my_generator()
print(next(gen)) # 输出: 1
print(next(gen)) # 输出: 2
print(next(gen)) # 输出: 3
python
迭代生成器 ：
可以使用for循环来迭代生成器对象，自动处理StopIteration异常。
for value in my_generator():
print(value)
# 输出:
# 1
# 2
# 3
python
生成器的优点
节省内存 ：
生成器按需生成值，而不是一次性将所有值加载到内存中，适用于处理大量数据或无限序列。
def infinite_sequence():
num = 0
while True:
yield num
num += 1
python
提高性能 ：
由于生成器只在需要时才生成值，避免了不必要的计算和内存占用，提高了性能。
惰性求值 ：
生成器的惰性求值特性使得它们特别适合处理大型数据集、流数据或需要延迟计算的场景。
简洁代码 ：
生成器可以简化代码，使得实现复杂迭代逻辑更加直观。
def fibonacci_sequence():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
python
管道处理 ：
生成器可以用作管道的各个阶段，将一个生成器的输出作为另一个生成器的输入，从而实现流式数据处理。
def square_numbers(nums):
for num in nums:
yield num * num
nums = square_numbers(range(10))
for num in nums:
print(num)
python
示例
简单生成器
def simple_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
gen = simple_generator()
for value in gen:
print(value)
python
文件处理
逐行读取大文件而不加载整个文件到内存中：
def read_large_file(file_path):
with open(file_path, 'r') as file:
for line in file:
yield line
for line in read_large_file('large_file.txt'):
print(line.strip())
python
斐波那契数列
生成无限斐波那契数列：
def fibonacci():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
fib_gen = fibonacci()
for _ in range(10):
print(next(fib_gen))
python
结论
生成器是Python中强大且灵活的工具，尤其适合用于处理大数据集和流式数据处理。它们通过节省内存、提高性能、支持惰性求值等特点，使得代码不仅更加高效，还更加简洁和易于维护。
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