每日观点：Python面向对象编程-生成器示例

(资料图片)

下面是一个使用生成器实现斐波那契数列的示例：

def fibonacci():    a, b = 0, 1    while True:        yield a        a, b = b, a + b# 输出斐波那契数列的前10个数gen = fibonacci()for i in range(10):    print(next(gen))

在上面的示例中，我们定义了一个名为fibonacci的生成器函数，用于生成斐波那契数列。在函数中，我们使用while循环和yield语句来逐个返回斐波那契数列中的数字。然后，我们使用for循环和next函数来迭代生成器并输出斐波那契数列中的前10个数字。

示例2

用于生成一个自定义的计数器，可以指定起始值、步长和最大值，并在达到最大值时停止计数。

def custom_counter(start, step, max_value):    """    自定义计数器生成器    :param start: 起始值    :param step: 步长    :param max_value: 最大值    """    current = start    while current < max_value:        yield current        current += step# 使用自定义计数器生成器输出计数结果for i in custom_counter(1, 2, 10):    print(i)

在上面的示例中，我们定义了一个名为custom_counter的生成器函数，用于生成自定义的计数器。在函数中，我们使用while循环和yield语句来逐个返回计数器中的数字。在每次迭代中，我们使用步长来更新当前数字，并判断当前数字是否小于最大值，如果小于则继续迭代，否则结束迭代。最后，我们使用for循环来迭代生成器，并输出计数结果。

除此之外，还可以使用生成器来处理大量数据，例如读取大型日志文件等场景。在这种情况下，使用生成器可以避免一次性读取整个文件，从而减少内存占用并提高处理性能。