python生成器条件

Python中的生成器是一种特殊的函数，可以通过yield语句将结果逐一返回给调用者，而不是一次性返回整个结果集。生成器因其惰性计算的特性，可以处理大量数据而不会一次性占用太多内存。

def fibonacci():
    a,b = 0,1
    while True:
        yield b
        a,b = b,a + b

f = fibonacci()
for i in range(10):
    print(next(f))

上面的例子中，生成器fibonacci()通过yield语句逐一返回斐波那契数列的每一项，而不是将整个数列一次性返回。调用者在for循环中通过next()函数获取下一项，每次只会占用一项的内存。

生成器可以用于实现协程、惰性序列等用途，可以通过条件和循环结构来控制生成器的推导过程。

def filter_numbers(n,generator):
    for i in generator:
        if i % n == 0:
            yield i

gen = filter_numbers(3,range(10))
for i in gen:
    print(i)

上面的例子中，生成器filter_numbers()返回范围内所有能被传入的n整除的数。具体实现是在循环generator的过程中，通过条件if i % n == 0过滤出需要的数。

Python的生成器可实现更复杂的条件和循环结构。熟练掌握生成器是Python高效编程的重要基础。