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这篇文章主要讲解了“python生成器怎么实现”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“python生成器怎么实现”吧！
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提到生成器，总不可避免地要把迭代器拉出来对比着讲，生成器就是一个在行为上和迭代器非常类似的对象，如果把迭代器比作 Android 系统，那么生成器就是 iOS，二者功能上差不多，但是生成器更优雅。
顾名思义，迭代器就是用于迭代操作（for 循环）的对象，它像列表一样可以迭代获取其中的每一个元素，任何实现了 __next__ 方法
（python2 是 next）的对象都可以称为迭代器。
它与列表的区别在于，构建迭代器的时候，不像列表把所有元素一次性加载到内存，而是以一种延迟计算（lazy evaluation）方式返回元素，这正是它的优点。比如列表含有中一千万个整数，需要占超过400M的内存，而迭代器只需要几十个字节的空间。因为它并没有把所有元素装载到内存中，而是等到调用 next 方法时候才返回该元素（call by need 的方式），本质上 for 循环就是不断地调用迭代器的next方法。
以斐波那契数列为例来实现一个迭代器：
class Fib: def __init__(self, n): self.prev = 0 self.cur = 1 self.n = n def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.n > 0: value = self.cur self.cur = self.cur + self.prev self.prev = value self.n -= 1 return value else: raise StopIteration() f = Fib(10) print([i for i in f]) #[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
知道迭代器之后，就可以正式进入生成器的话题了。普通函数用 return 返回一个值，和 Java 等其他语言是一样的，然而在 Python 中还有一种函数，用关键字 yield 来返回值，这种函数叫生成器函数，函数被调用时会返回一个生成器对象，生成器本质上还是一个迭代器，也是用在迭代操作中，因此它有和迭代器一样的特性，唯一的区别在于实现方式上不一样，后者更加简洁
最简单的生成器函数：
>>> def func(n):
... yield n*2
...
>>> func
>>> g = func(5)
>>> g
>>>func 就是一个生成器函数，调用该函数时返回对象就是生成器 g ，这个生成器对象的行为和迭代器是非常相似的，可以用在 for 循环等场景中。注意 yield 对应的值在函数被调用时不会立刻返回，而是调用next方法时（本质上 for 循环也是调用 next 方法）才返回
>>> g = func(5)
>>> next(g)
10
>>> g = func(5)
>>> for i in g:
... print(i)
...
10那为什么要用生成器呢？显然，用生成器在逼格上要比迭代器高几个等级，它没有那么多冗长代码了，而且性能上一样的高效，为什么不用呢？来看看用生成器实现斐波那契数列有多简单。
def fib(n):
prev, curr = 0, 1
while n > 0:
n -= 1
yield curr
prev, curr = curr, curr + prev
print([i for i in fib(10)])
#[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]在前面一期这样写代码更优雅的文章里面曾经介绍过列表推导式（list comprehension），生成器表达式与列表推导式长的非常像，但是它俩返回的对象不一样，前者返回生成器对象，后者返回列表对象。
>>> g = (x*2 for x in range(10))
>>> type(g)
>>> l = [x*2 for x in range(10)]
>>> type(l)
感谢各位的阅读，以上就是“python生成器怎么实现”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python生成器怎么实现这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！