python里generator什么意思

Hey小伙伴们，今天来聊一聊Python中的一个超级有趣的概念——generator，是不是听上去就觉得很酷呢？别急，让我慢慢道来。

generator，顾名思义，就是生成器，在Python中，它是一种特殊的迭代器，能够让我们以一种懒加载（lazy loading）的方式生成数据，懒加载，听起来是不是有点像我们平时刷视频，视频是一边播放一边加载的，而不是一开始就把所有视频都下载下来，generator就是这样，它不会一次性把所有的数据都加载到内存中，而是按需生成，这样可以大大节省内存空间哦。

generator到底是怎么工作的呢？当你定义一个函数，并且在函数中使用yield关键字时，这个函数就自动变成了一个generator函数，这个yield关键字的作用是，每次调用generator时，它会返回到上一次yield的位置，并继续执行，直到再次遇到yield或者函数结束。

举个例子，我们来定义一个简单的generator函数，用来生成一个数列：

def count_up_to(max):
    n = 1
    while n <= max:
        yield n
        n += 1

这个函数会一直生成数字，直到达到我们指定的最大值，每次调用next()方法时，它就会返回下一个数字，看，这就是懒加载的魅力，我们不需要一次性生成所有的数字，而是按需生成。

使用generator还有一个好处，那就是它可以处理无限序列，想象一下，如果我们有一个无限序列，比如所有正整数的序列，我们不可能一次性把它们都加载到内存中，有了generator，我们就可以在需要的时候，一点一点地生成这个序列的元素。

来看一个生成无限序列的例子：

def infinite_sequence():
    num = 1
    while True:
        yield num
        num += 1

这个函数会无限地生成正整数，我们可以通过一个循环来获取这些数字：

seq = infinite_sequence()
for _ in range(10):  # 获取前10个正整数
    print(next(seq))

这样，我们就可以在需要的时候，获取序列中的元素，而不用担心内存问题。

generator还有另一个强大的功能，那就是它可以和其他的迭代器一起使用，比如map()、filter()和zip()等，这使得我们可以非常方便地对数据进行处理。

我们有一个生成器生成所有的正整数，我们想要得到所有偶数的平方，可以这样做：

even_squares = (x**2 for x in count_up_to(10) if x % 2 == 0)
for square in even_squares:
    print(square)

这里我们使用了列表推导式来创建一个新的generator，它会过滤出偶数并计算它们的平方。

说了这么多，你可能会问，generator和普通的函数有什么不同呢？最大的不同在于generator是惰性的，它只有在需要的时候才会计算下一个值，而普通的函数，一旦被调用，就会执行所有的计算。

generator还有一个特性，那就是它们是不可逆的，一旦你开始从generator中获取值，你就不能再回到之前的状态，这是因为generator在每次yield之后，都会保存当前的状态，以便下次继续执行。

我们来聊聊generator的一个小缺点，由于generator是惰性的，所以在某些情况下，你可能需要一个显式的结束信号，你可能会想要知道一个generator是否还有更多的值可以生成，这时候，你可以使用StopIteration异常来检测generator是否已经结束。

generator是一个非常强大的工具，它可以帮助我们以一种高效和节省内存的方式来处理数据，无论是处理有限的数据集，还是处理无限序列，generator都能大显身手，下次你在写代码的时候，不妨考虑一下是否可以通过使用generator来优化你的代码，相信它会给你带来意想不到的便利和效率提升。