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先决条件：Yield 关键字和迭代器讨论生成器时涉及两个术语。
发生器功能： 生成器函数的定义类似于普通函数，但每当它需要生成值时，它都会使用 yield 关键字而不是 return 来执行此操作。如果 def 的主体包含良率，则该函数将自动变为生成器函数。
# 第一次产生1次，第二次产生2次，第三次产生3次的发生器功能
def simpleGeneratorFun():
yield 1
yield 2
yield 3
# 用于检查上述生成器函数的驱动程序代码
for value in simpleGeneratorFun():
print(value)
输出
1
2
3
生成器-对象 ： 生成器函数返回生成器对象。生成器对象可以通过在生成器对象上调用 next 方法或在“for in”循环中使用生成器对象（如上面的程序所示）来使用。
# 一个 Python 程序，用于演示如何将生成器对象与 next（） 结合使用
# 生成器功能
def simpleGeneratorFun():
yield 1
yield 2
yield 3
# x 是生成器对象
x = simpleGeneratorFun()
# 使用 next 循环访问生成器对象
print(next(x)) # In Python 3, __next__()
print(next(x))
print(next(x))
输出
1
2
3
因此，生成器函数返回一个可迭代的生成器对象，即可用作迭代器。作为另一个例子，下面是斐波那契数列的生成器。
# 斐波那契数列的简单生成器
def fib(limit):
# 初始化前两个斐波那契数列
a, b = 0, 1
# 一个接一个地产生下一个斐波那契数列
while a < limit:
yield a
a, b = b, a + b
# 创建生成器对象
x = fib(5)
# 使用 next 循环访问生成器对象
print(next(x)) # In Python 3, __next__()
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))
# 使用 for in 循环循环迭代生成器对象。
print("\nUsing for in loop")
for i in fib(5):
print(i)
输出
0
1
1
2
3
Using for in loop
0
1
1
2
3
应用：
假设我们创建了一个斐波那契数列流，采用生成器方法使其变得微不足道;我们只需要调用next（x）来获得下一个斐波那契数列，而不必费心于数字流的结束位置或时间。更实用的流处理类型是处理大型数据文件，如日志文件。生成器为此类数据处理提供了一种节省空间的方法，因为在一个给定的时间点仅处理文件的某些部分。我们也可以将迭代器用于这些目的，但是生成器提供了一种快速的方法（我们不需要编写__next__并在此处__iter__方法）。
