生成器核心定位
- 迭代器的一种简洁实现
- 无需高级魔法方法、内核对象
- 基于普通函数+yield语句实现
生成器存在的意义
- 简化代码：替代迭代器的类定义与方法实现
- 实现协同程序：函数可暂停/挂起，后续恢复执行
生成器 vs 普通函数
- 普通函数：从第一句执行，结束于return/异常/语句执行完毕；调用结束局部变量销毁
- 生成器函数：含yield语句；yield类似return但会暂停函数；下次调用从暂停处继续
生成器基础使用示例
- 定义：函数内加yield语句（def my_gen(): print("执行"); yield 1; yield 2）
- 调用：g = my_gen() → next(g)触发执行，暂停在对应yield处
- 遍历：for循环自动调用next+捕获StopIteration异常
生成器实战：斐波那契数列
- 特点：死循环结构但因yield暂停，不占用CPU
- 实现：通过yield返回数列项，for循环控制输出100以内数值
推导式拓展：生成器推导式
- 列表推导式：[i for i in range(100) if not i%2 and i%3] → 100内被2整除且不被3整除的数
- 字典推导式：{i:i%2==0 for i in range(10)} → 0-9数字是否为偶数的字典
- 集合推导式：{i for i in [1,1,2,3,4,4,5]} → 自动去重的集合
- 生成器推导式：(i for i in range(10)) → 返回generator object；可next调用；作为函数参数可省略括号
课后学习建议
- 阅读推荐文章：深入理解协同程序、生成器特征
- 完成课后作业：自学新知识并实践