生成器函数是 Python 中一种强大的特性，它们允许你以一种简洁、高效的方式处理大量的数据。生成器函数在 Python 中是一种特殊的迭代器，它并不一次性生成所有的数据，而是在每次需要数据时才生成。这可以节省大量的内存空间，尤其是在处理大数据集时。
生成器函数的基本语法
生成器函数看起来就像一个普通的函数，但它在函数体内部使用 yield 关键字，而不是 return。yield 关键字告诉 Python，这个函数将是一个生成器函数，而不是一个常规函数。
def simple_generator():
n = 1
while n < 10:
yield n
n += 1
在上面的例子中，simple_generator 是一个生成器函数。当我们调用它时，它不会立即执行，而是返回一个迭代器。每次我们从这个迭代器请求一个值时，生成器函数就会执行，直到遇到 yield 关键字。然后，它会返回 yield 关键字后面的值，并暂停执行，等待下一次请求。
生成器函数的优势
内存效率：生成器函数只在需要时生成数据，这意味着它们可以在处理大量数据时节省大量的内存。
简洁性：生成器函数提供了一种简洁的方式来处理数据流，而无需手动创建复杂的迭代器。
延迟执行：生成器函数允许你延迟执行代码，只在需要结果时才进行计算。
示例
假设你有一个大文件，你想逐行读取和处理这个文件，而不是一次性将整个文件加载到内存中。你可以使用生成器函数来实现这个目标：
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'): # 处理每一行数据 print(line)
在这个例子中，read_large_file 是一个生成器函数，它逐行读取文件并返回每一行的内容。这样，你就可以在内存有限的情况下处理大文件了。
