使用生成器的原因之一是为了使某些解决方案的解决方案更清晰。

另一种方法是一次处理一个结果，避免建立庞大的结果列表，否则无论如何都要分开处理。

如果你有这样一个fibonacci- to-n函数:

# function version
def fibon(n):
    a = b = 1
    result = []
    for i in xrange(n):
        result.append(a)
        a, b = b, a + b
    return result

你可以更容易地写出这样的函数:

# generator version
def fibon(n):
    a = b = 1
    for i in xrange(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

函数更清晰。如果你这样使用这个函数:

for x in fibon(1000000):
    print x,

在本例中，如果使用生成器版本，则根本不会创建整个1000000项列表，每次只创建一个值。在使用列表版本时，情况并非如此，在列表版本中，将首先创建列表。

一堆东西。任何时候你想要生成一个项目序列，但又不想一次将它们全部“物化”到一个列表中。例如，你可以有一个简单的生成器，返回质数:

def primes():
    primes_found = set()
    primes_found.add(2)
    yield 2
    for i in itertools.count(1):
        candidate = i * 2 + 1
        if not all(candidate % prime for prime in primes_found):
            primes_found.add(candidate)
            yield candidate

然后你可以用它来生成后续质数的乘积:

def prime_products():
    primeiter = primes()
    prev = primeiter.next()
    for prime in primeiter:
        yield prime * prev
        prev = prime

这些都是相当简单的示例，但是您可以看到它对于处理大型(可能是无限的!)数据集是多么有用，而无需预先生成数据集，这只是比较明显的用途之一。

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。

也适用于打印到n的质数:

def genprime(n=10):
    for num in range(3, n+1):
        for factor in range(2, num):
            if num%factor == 0:
                break
        else:
            yield(num)

for prime_num in genprime(100):
    print(prime_num)

使用生成器的原因之一是为了使某些解决方案的解决方案更清晰。

另一种方法是一次处理一个结果，避免建立庞大的结果列表，否则无论如何都要分开处理。

如果你有这样一个fibonacci- to-n函数:

# function version
def fibon(n):
    a = b = 1
    result = []
    for i in xrange(n):
        result.append(a)
        a, b = b, a + b
    return result

你可以更容易地写出这样的函数:

# generator version
def fibon(n):
    a = b = 1
    for i in xrange(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

函数更清晰。如果你这样使用这个函数:

for x in fibon(1000000):
    print x,

在本例中，如果使用生成器版本，则根本不会创建整个1000000项列表，每次只创建一个值。在使用列表版本时，情况并非如此，在列表版本中，将首先创建列表。

当我们的web服务器充当代理时，我使用生成器:

客户端从服务器请求一个代理url 服务器开始加载目标url 服务器在获得结果后立即将结果返回给客户机