我发现生成器非常有助于清理代码，并为您提供了一种非常独特的方式来封装和模块化代码。如果您需要某些东西根据自己的内部处理不断地输出值，并且需要从代码中的任何地方调用该东西(而不仅仅是在循环或块中)，则可以使用生成器。

一个抽象的例子是斐波那契数生成器，它不在循环中，当从任何地方调用它时，它总是返回序列中的下一个数字:

def fib():
    first = 0
    second = 1
    yield first
    yield second

    while 1:
        next = first + second
        yield next
        first = second
        second = next

fibgen1 = fib()
fibgen2 = fib()

现在你有了两个斐波那契数生成器对象，你可以在代码中的任何地方调用它们，它们总是会按如下顺序返回更大的斐波那契数:

>>> fibgen1.next(); fibgen1.next(); fibgen1.next(); fibgen1.next()
0
1
1
2
>>> fibgen2.next(); fibgen2.next()
0
1
>>> fibgen1.next(); fibgen1.next()
3
5

生成器的可爱之处在于，它们封装了状态，而不必经历创建对象的繁琐过程。考虑它们的一种方法是将它们视为记住其内部状态的“函数”。

我从Python生成器中得到了斐波那契函数的例子——它们是什么?只要有一点想象力，您就可以想出很多其他情况，在这些情况下，生成器可以很好地替代for循环和其他传统迭代结构。

我最喜欢的用法是“过滤”和“减少”操作。

假设我们正在读取一个文件，并且只想要以“##”开头的行。

def filter2sharps( aSequence ):
    for l in aSequence:
        if l.startswith("##"):
            yield l

然后，我们可以在适当的循环中使用生成器函数

source= file( ... )
for line in filter2sharps( source.readlines() ):
    print line
source.close()

reduce的例子类似。假设我们有一个文件，其中我们需要定位<Location>…< / >位置线。[不是HTML标签，而是恰好看起来像标签的行。]

def reduceLocation( aSequence ):
    keep= False
    block= None
    for line in aSequence:
        if line.startswith("</Location"):
            block.append( line )
            yield block
            block= None
            keep= False
        elif line.startsWith("<Location"):
            block= [ line ]
            keep= True
        elif keep:
            block.append( line )
        else:
            pass
    if block is not None:
        yield block # A partial block, icky

同样，我们可以在一个合适的for循环中使用这个生成器。

source = file( ... )
for b in reduceLocation( source.readlines() ):
    print b
source.close()

其思想是，生成器函数允许我们过滤或减少序列，每次生成一个值的另一个序列。

简单的解释是: 考虑for语句

for item in iterable:
   do_stuff()

很多时候，iterable中的所有项都不需要从一开始就存在，但可以在需要时动态生成。这在两种情况下都更有效

空间(您永远不需要同时存储所有项目)和 时间(迭代可能在需要所有项目之前完成)。

其他时候，你甚至不知道所有的项目提前。例如:

for command in user_input():
   do_stuff_with(command)

你没有办法预先知道所有用户的命令，但如果你有一个生成器给你命令，你可以使用这样一个很好的循环:

def user_input():
    while True:
        wait_for_command()
        cmd = get_command()
        yield cmd

使用生成器，您还可以对无限序列进行迭代，这在迭代容器时当然是不可能的。

这里有一些很好的答案，但是，我也推荐完整阅读Python函数式编程教程，它有助于解释生成器的一些更有效的用例。

特别有趣的是，现在可以从生成器函数外部更新yield变量，因此可以用相对较少的工作创建动态和交织的协程。 更多信息请参见PEP 342:通过增强型生成器的协程。

你可以使用生成器的一个实际例子是，如果你有某种形状，你想要遍历它的角、边或其他地方。对于我自己的项目(源代码在这里)，我有一个矩形:

class Rect():

    def __init__(self, x, y, width, height):
        self.l_top  = (x, y)
        self.r_top  = (x+width, y)
        self.r_bot  = (x+width, y+height)
        self.l_bot  = (x, y+height)

    def __iter__(self):
        yield self.l_top
        yield self.r_top
        yield self.r_bot
        yield self.l_bot

现在我可以创建一个矩形，并在它的角上循环:

myrect=Rect(50, 50, 100, 100)
for corner in myrect:
    print(corner)

除了__iter__，你可以有一个方法iter_corners，并在myrect.iter_corners()中使用for corner来调用它。使用__iter__更优雅，因为我们可以在for表达式中直接使用类实例名。

基本上避免回调函数时迭代输入维护状态。

请参阅这里和这里，了解使用生成器可以做什么。