如果函數要產生一系列結果，那么最簡單的做法是把這些結果放在一份列表(list)中，并將其返回給函數調用者。例如我們要獲得一份文本中每個單詞的長度。

def get_word(text):result = []for i, letter in enumerate(text.split(' ')):result.append(len(letter))return result

輸入驗證下：

text = 'Five score years ago, a great American, in whose symbolic shadow we stand today, signed the Emancipation Proclamation.'print(get_word(text))

輸出結果：

[4, 5, 5, 4, 1, 5, 9, 2, 5, 8, 6, 2, 5, 6, 6, 3, 12, 13]

這個get_word()函數本身沒有問題，但是有2個方面值得注意，一是這個函數稍顯擁擠，需要預先定義一個列表，然后在循環中添加元素，最后返回，并不是很簡練，當然這不是什么大問題。二是當你有大量數據并把所有值放在內存時，這種處理方式可能并不是很好，例如text文本非常大，有好幾個GB，就無法使用這種方式了。

這時，需要用到生成器(generator)，生成器就是使用yield表達式的函數，使用很簡單，直接把你函數需要返回的列表內容前面加上yield即可。如上面那個函數，改寫如下：

def gen_get_word(text):for i, letter in enumerate(text.split(' ')):yield len(letter)

可以看到，這個改寫后的函數清晰了許多，沒有列表的定義、添加元素、返回列表等，列表中的元素，現在都分別傳給yield了?？纯丛囼灲Y果：

print(list(gen_get_word(text)))

輸出：

[4, 5, 5, 4, 1, 5, 9, 2, 5, 8, 6, 2, 5, 6, 6, 3, 12, 13]

這和最開始的函數得到的結果是一致的。

生成器的優點是它無須將對象的所有元素都存入內存后，才開始進行操作。而是僅在迭代至某個元素時才會將該元素放入內存。這個特點使得它特別適合用于遍歷一些巨大序列對象，例如大文件、大集合、大字典等。這個特點也被稱為延遲計算或惰性求值(lazy evaluation)，可以有效的節省內存空間。

例如，如果直接對文件對象調用read()方法，會導致不可預測的內存占用。可以用生成器讀取固定長度的緩沖區，不用將文件一次性讀入內存。

def read_file(path):with open(path, 'rb') as f:while True:block = f.read(1024)if block:yield blockelse:return

總結下：

• 所有需要返回序列對象的函數都可以使用生成器。
• 使用生成器比收集結果放入列表然后返回的方式更加簡練清晰。
• 生成器函數返回的是一個迭代器，可以把傳給yield些值，逐次產生出來。
• 生成器不會影響內存的消耗，特別適合于處理大數據文件、大的數據對象等。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python的生成器（generator）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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