我开始学习Python，并且遇到了生成器函数，这些函数中包含yield 语句。我想知道这些函数真正擅长解决什么类型的问题。
生成器为您提供惰性评估。您可以通过迭代来使用它们，可以显式地使用“for”，也可以通过将其传递给任何迭代的函数或构造来隐式地进行迭代。您可以将生成器视为返回多个项目，就好像它们返回一个列表一样，但不是一次返回所有项目，而是逐个返回它们，并且生成器函数将暂停，直到请求下一个项目。
生成器非常适合计算大量结果（特别是涉及循环本身的计算），您不知道是否需要所有结果，或者您不想同时为所有结果分配内存。或者对于发电机使用的情况another生成器，或者消耗一些其他资源，如果尽可能晚发生的话会更方便。
生成器的另一个用途（实际上是相同的）是用迭代替换回调。在某些情况下，您希望函数执行大量工作并偶尔向调用者报告。传统上，您会为此使用回调函数。您将此回调传递给工作函数，它会定期调用此回调。生成器方法是工作函数（现在是生成器）对回调一无所知，并且只是在它想要报告某些内容时产生。调用者不是编写单独的回调并将其传递给工作函数，而是在生成器周围的一个小“for”循环中完成所有报告工作。
例如，假设您编写了一个“文件系统搜索”程序。您可以执行整个搜索，收集结果，然后一次显示一个结果。在显示第一个结果之前，必须收集所有结果，并且所有结果将同时存储在内存中。或者，您可以在找到结果时显示结果，这将提高内存效率，并且对用户更加友好。后者可以通过将结果打印函数传递给文件系统搜索函数来完成，或者可以通过仅使搜索函数成为生成器并迭代结果来完成。
如果您想查看后两种方法的示例，请参阅 os.path.walk() （带有回调的旧文件系统行走函数）和 os.walk() （新的文件系统行走生成器。）当然，如果如果您确实想收集列表中的所有结果，则生成器方法很容易转换为大列表方法：
big_list = list(the_generator)
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