定义生成器函数

def sync_generator(n):for i in range(n):yield i

python复制代码

• def sync_generator(n): 定义了一个名为 sync_generator 的函数，它接受一个参数 n。
• for i in range(n): 在函数内部，有一个 for 循环，它遍历从 0 到 n-1 的整数序列。
• yield i：在循环的每次迭代中，yield 关键字会返回一个值给调用者，并且暂停函数的执行。当下次迭代开始时，函数会从上次 yield 的地方继续执行。

使用生成器

for value in sync_generator(5):print(value)

• for value in sync_generator(5): 这行代码调用了 sync_generator 函数，并传入参数 5。由于 sync_generator 是一个生成器函数，它返回一个迭代器对象。for 循环会遍历这个迭代器对象。
• 在每次循环迭代中，sync_generator 函数会执行到 yield i，返回一个值 i 给 for 循环中的 value 变量。然后，函数会暂停执行，直到下一次迭代开始。
• print(value)：这行代码打印当前迭代中 value 的值。

执行流程

1. 调用 sync_generator(5)，函数开始执行，n 被设置为 5。
2. 进入 for 循环，i 被设置为 0。
3. 执行 yield 0，返回 0 给调用者，函数暂停执行。
4. for 循环接收返回值 0，赋值给 value，并执行 print(value)，打印 0。
5. for 循环请求下一个值，sync_generator 函数从上次暂停的地方继续执行，i 被设置为 1。
6. 重复步骤 3-5，直到 i 达到 4，函数执行完毕。

内存效率

生成器的一个关键优势是它们在迭代过程中只占用恒定的额外内存（不考虑迭代元素本身占用的内存）。这是因为它们一次只生成（或“yield”）一个值，而不是在内存中构建整个序列。这对于处理大量数据或无限序列特别有用。

在这个例子中，尽管我们迭代了一个包含5个元素的序列，但生成器函数本身并没有在内存中存储整个序列。它只是每次迭代时生成一个值，然后立即返回给调用者。