生成器可以看作是创建迭代器的简写。它们的行为类似于Java迭代器。例子:

>>> g = (x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x7fac1c1e6aa0>
>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
2
>>> list(g)   # force iterating the rest
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> g.next()  # iterator is at the end; calling next again will throw
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

希望这有助于/是你正在寻找的。

更新:

正如许多其他答案所示，有不同的方法来创建生成器。你可以像上面的例子一样使用圆括号语法，也可以使用yield。另一个有趣的特性是生成器可以是“无限的”——迭代器不会停止:

>>> def infinite_gen():
...     n = 0
...     while True:
...         yield n
...         n = n + 1
... 
>>> g = infinite_gen()
>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
2
>>> g.next()
3
...

生成器可以看作是创建迭代器的简写。它们的行为类似于Java迭代器。例子:

>>> g = (x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x7fac1c1e6aa0>
>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
2
>>> list(g)   # force iterating the rest
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> g.next()  # iterator is at the end; calling next again will throw
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

希望这有助于/是你正在寻找的。

更新:

正如许多其他答案所示，有不同的方法来创建生成器。你可以像上面的例子一样使用圆括号语法，也可以使用yield。另一个有趣的特性是生成器可以是“无限的”——迭代器不会停止:

>>> def infinite_gen():
...     n = 0
...     while True:
...         yield n
...         n = n + 1
... 
>>> g = infinite_gen()
>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
2
>>> g.next()
3
...

我相信迭代器和生成器的第一次出现是在Icon编程语言中，大约20年前。

你可能会喜欢Icon的概述，它可以让你在不关注语法的情况下理解它们(因为Icon是一种你可能不知道的语言，Griswold是在向来自其他语言的人解释他的语言的好处)。

在阅读了几段之后，生成器和迭代器的效用可能会变得更加明显。

使用列表推导式的经验表明，它们在Python中具有广泛的实用性。然而，许多用例不需要在内存中创建一个完整的列表。相反，它们每次只需要迭代一个元素。

例如，下面的求和代码将在内存中构建一个完整的方块列表，遍历这些值，当引用不再需要时，删除列表:

Sum ([x*x for x in range(10)])

通过使用生成器表达式来节省内存:

求和(x*x for x in range(10))

容器对象的构造函数也有类似的好处:

s = Set(word  for line in page  for word in line.split())
d = dict( (k, func(k)) for k in keylist)

生成器表达式对于sum()， min()和max()这样的函数特别有用，它们将可迭代输入减少为单个值:

max(len(line)  for line in file  if line.strip())

more

对于Stephan202的回答，我唯一能补充的是建议您看一看David Beazley的PyCon '08演示文稿“生成器技巧给系统程序员”，这是我所见过的关于如何以及为什么使用生成器的最好的解释。这就是让我从“Python看起来很有趣”变成“这就是我一直在寻找的东西”的原因。网址是http://www.dabeaz.com/generators/。

它有助于明确区分函数foo和生成器foo(n):

def foo(n):
    yield n
    yield n+1

Foo是一个函数。 Foo(6)是一个生成器对象。

使用生成器对象的典型方式是在循环中:

for n in foo(6):
    print(n)

循环打印

# 6
# 7

可以将生成器视为可恢复函数。

Yield的行为类似于return，产生的值被生成器“返回”。然而，与return不同的是，下一次生成器被请求一个值时，生成器的函数foo将从它停止的地方恢复——在最后一个yield语句之后——并继续运行，直到遇到另一个yield语句。

在幕后，当您调用bar=foo(6)时，生成器对象bar为您定义了一个下一个属性。

你可以自己调用它来获取foo产生的值:

next(bar)    # Works in Python 2.6 or Python 3.x
bar.next()   # Works in Python 2.5+, but is deprecated. Use next() if possible.

当foo结束时(并且没有更多的输出值)，调用next(bar)将抛出StopInteration错误。