Python生成器的核心作用与使用指南

一、生成器的基础定义

生成器（Generator）是Python特有的迭代器实现形式，通过yield关键字实现数据延迟计算。

1.1 核心特性

• 状态保持：每次调用next()后保留局部变量状态
• 内存优化：仅生成所需元素，避免全量数据载入内存
• 延迟执行：按需生成结果，计算量减少80%以上

二、典型应用场景

2.1 大数据集处理

2.2 遍历复杂结构

• 嵌套列表：使用生成器展开多级嵌套
• 网络爬虫：分批获取页面内容

三、标准使用示例

3.1 基础生成器

代码示例：

def odd_numbers():

n = 1

while n < 10:

yield n

n += 2

3.2 实际应用

使用方法：

gen = odd_numbers()

for num in gen:

print(num)

四、注意事项

• 避免过度使用：简单循环建议用for循环
• 状态管理：需谨慎处理生成器的状态保持

4.1 常见错误

五、性能对比