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在 Python 中，generator object 是一个迭代器，它生成的值是在迭代过程中按需计算的，而不是一次性存储在内存中。这使得生成器成为处理大型数据集或无限序列的理想选择，因为它们可以节省内存并提高效率。

生成器函数：生成器函数是一种特殊的函数，它使用 yield 语句返回一个生成器对象。每次调用 yield 语句时，函数都会暂停执行并返回一个值。当再次调用生成器时，它会从上次暂停的地方继续执行。

创建生成器对象：可以使用以下两种方式创建生成器对象：

1. 使用生成器函数：```pythondef my_generator(n): for i in range(n): yield igen = my_generator(5)```2. 使用生成器表达式：```pythongen = (i for i in range(5))```

迭代生成器对象：可以使用 for 循环或 next() 函数迭代生成器对象。```python# 使用 for 循环迭代for i in gen: print(i)# 使用 next() 函数迭代print(next(gen))print(next(gen))```

生成器的优点：1. 节省内存：生成器按需生成值，因此不需要将所有值存储在内存中。2. 延迟计算：生成器仅在需要时才计算值，这可以提高效率，尤其是在处理大型数据集或执行耗时操作时。3. 无限序列：生成器可以表示无限序列，因为它们不会一次性生成所有值。示例：以下是一个使用生成器生成斐波那契数列的示例：```pythondef fibonacci(n): a, b = 0, 1 for i in range(n): yield a a, b = b, a + bfor num in fibonacci(10): print(num)```输出：```0112358132134```

在这个例子中，fibonacci() 函数是一个生成器函数，它使用 yield 语句返回斐波那契数列中的每个数字。for 循环迭代生成器对象并打印每个数字。石家庄人才网小编注意到，这个例子展示了生成器如何有效地生成无限序列，而无需将所有值存储在内存中。

总结：生成器是 Python 中一个强大的功能，它可以节省内存、提高效率并表示无限序列。通过理解生成器函数、生成器对象和迭代方法，可以利用生成器来简化代码并提高程序性能。石家庄人才网小编希望本文能帮助你理解和使用 Python 生成器。

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