生成器是一个可以迭代的函数，可以动态地产生值，而不是一次性地生成所有值并将它们存储在内存中。生成器的运行方式与函数不同，当调用它们时，它们并不立即开始执行，而是返回一个迭代器，在每次迭代中，它都会产生一个值，并在产生所有可用值后引发StopIteration异常。生成器将大数据集切片成小块，可以大大节省内存和计算时间，特别是在处理大型数据集时，这些数据比计算机内存容量大。

Python中通常使用两种方式定义生成器：使用生成器表达式或使用yield关键字。生成器表达式是在括号内包含yield语句的生成器函数的缩写形式。下面是一个使用生成器表达式的例子：

python</p><p style="text-indent:2em;">numbers = (x for x in range(10))</p><p style="text-indent:2em;">for num in numbers:</p><p style="text-indent:2em;">print(num)</p><p style="text-indent:2em;">

使用yield关键字定义生成器函数，每次使用yield关键字产生一个值，并在下次调用时从上次离开的地方恢复执行。下面是一个使用yield关键字的例子：

python</p><p style="text-indent:2em;">def square_numbers(nums):</p><p style="text-indent:2em;">for num in nums:</p><p style="text-indent:2em;">yield num ** 2</p><p style="text-indent:2em;"><br/></p><p style="text-indent:2em;">numbers = [1, 2, 3, 4, 5]</p><p style="text-indent:2em;">squares = square_numbers(numbers)</p><p style="text-indent:2em;"><br/></p><p style="text-indent:2em;">for square in squares:</p><p style="text-indent:2em;">print(square)</p><p style="text-indent:2em;">

生成器的好处不仅仅是减少了内存的使用和计算时间，而且它们的可读性更好，从而使程序更易于维护。在编写代码时，如果需要处理大数据集合，那么使用生成器是一个非常好的选择。

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