python

对于程序而言，内存也是很重要的，因为程序中很多数据都是保存在内存中的，如果内存中存储的数据过多，那么系统就会崩溃，这是人们不希望发生的。

可以采用生成器推导式来解决内存不足的问题。例如，利用生成器推导式创建一个生成器n，数据为1~33数字，可以写成n = (i for i in range(1, 34))。这样当程序需要一个数时，程序才生成数据，可以节省内存。然而生成器推导式太过简单，只能用一行代码的形式实现，如果要创建复杂的生成器，如创建一个生成器f，生成前10个斐波那契数字，生成器推导式已经不能满足需求了，因为斐波那契数列最开始的两个数都无法赋值。

函数可以实现复杂的功能，然而要节省内存，就需要使用生成器函数。生成器函数与普通函数的区别是函数中包含关键字yield。实际上只要含有yield关键字的函数就是生成器函数。

生成器函数是用函数实现生成器。定义生成器函数的语法格式如下：

1. >>> def fib(): # 定义生成器函数
2. ... a, b = 1, 1 # 定义初始值
3. ... while True:
4. ... yield a # 暂停执行，返回一个新变量值
5. ... a, b = b, a+b
6. ...
7. >>> a= fib() # 调用生成器函数
8. >>> for i in range(10):
9. ... print(next(a)) # 调用生成器函数的yield生成值
10. ...
11. 1
12. 1
13. 2
14. 3
15. 5
16. 8
17. 13
18. 21
19. 34
20. 55

def 函数名(参数):

函数体

yield 变量名

函数体

由语法格式可知，生成器函数与普通函数的区别在于函数体部分，生成器函数的函数体含有“yield 变量名”语句。yield的功能类似于return，return是函数返回值，yield的功能也是返回变量，但是它仅返回变量而不退出函数，因此，yield可以看作是多次返回变量且不会退出函数的return。

在调用生成器函数时，写上函数名与参数，并通过一个变量接收返回值，语法格式如下：

变量名 = 函数名(参数)

调用生成器函数的yield生成值的第一种方法如下：

next(变量名)

第二种方法如下：

变量名.__next__()

在掌握了生成器函数的定义和调用之后，就可以使用生成器函数实现生成前10个斐波那契数字的案例了。这个案例主要分为三步，第一步是定义生成器函数，第二步是调用并赋值，第三步是打印结果，代码如下：

在上述程序中，首先定义生成器函数fib()，函数内先定义斐波那契数列的两个初始值，再写一个while True死循环。这个死循环有些特别，先是用yield生成待使用的数字，再通过赋值语句“a, b = b, a+b”将b的值赋给a，将a+b的值赋给b，每次循环都是如此。然后调用生成器函数fib()，再调用生成器函数的yield生成值，最后打印结果。由于需要生成前10个斐波那契数字，因此可以采用for循环，每循环一次生成并打印一个斐波那契数字，共循环10次。第一次循环时，调用yield生成值a，即1;第二次循环时，调用yield生成值a，a被赋值成b的值，即1，而b被赋值成a+b的值，即2;第三次循环时，调用yield生成值a，a被赋值成b的值，而此时b的值是上次赋值的a+b的值，即2……以此类推，就得到了整个斐波那契数列。

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