生成器为您提供懒惰的评估。您可以通过遍历它们来使用它们，可以显式地使用“ for”，也可以隐式地将其传递给任何迭代的函数或构造。您可以将生成器视为返回多个项目，就像它们返回一个列表一样，但是与其一次一次返回它们而不是一次全部返回它们，而是将生成器功能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），在这些情况下您不知道是否需要所有结果，或者不想在同一时间为所有结果分配内存。或者对于生成器使用另一 台生成器或消耗某些其他资源的情况，如果这种情况发生得越晚越方便。
生成器的另一个用途（实际上是相同的）是将迭代替换为迭代。在某些情况下，您希望某个函数执行大量工作，并偶尔向呼叫者报告。传统上，您将为此使用回调函数。您将此回调传递给工作函数，它将定期调用此回调。生成器方法是工作函数（现在是生成器）对回调一无所知，仅在需要报告某些内容时才产生。调用者没有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“ 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。您可以完整地执行搜索，收集结果，然后一次显示一个。在显示第一个结果之前，必须先收集所有结果，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，这样可以提高内存效率，并且对用户友好得多。后者可以通过将结果打印功能传递给文件系统搜索功能来完成，也可以仅通过使搜索功能为生成器并遍历结果来完成。
如果要查看后两种方法的示例，请参见os.path.walk（）（带有回调的旧文件系统行走功能）和os.walk（）（新的文件系统行走生成器。）当然，如果您确实想将所有结果收集到列表中，生成器方法可以轻松转换为大列表方法：
big_list = list(the_generator)
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