Python产生了关键字的重要性和关于生成器的混淆？

我很困惑为什么我们不说

收益率b

，如果我去掉

收益率a

，区别会是什么

我只是对它们与正常函数的比较感到困惑

def fibonacci(n):
    """ A generator for creating the Fibonacci numbers """
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(5)
for x in f:
    print(x, " ", end="") # 
print()

---

正常功能看起来几乎相同：

def fibonacci(n):
    """ A function for creating the Fibonacci numbers """
    a, b, counter = 0, 1, 0
    numbers = []
    while True:
        if (counter > n): 
            return numbers
        numbers.append(a)
        a, b = b, a + b
        counter += 1

def fibonacci（n）：
“”“用于创建斐波那契数的函数”“”
a、 b，计数器=0，1，0
数字=[]
尽管如此：
如果（计数器>n）：
返回号码
数字。附加（a）
a、 b=b，a+b
计数器+=1

b

仅用于跟踪流程的内部状态

a

是唯一通过迭代器或返回值直接公开的值，

b

仅用于计算

a

正则函数计算所有请求的斐波那契数，然后将它们存储在一个列表中，并将该列表返回给调用者。如果

n

很大，这可能需要大量的时间和内存

---

另一方面，生成器函数几乎立即返回，因为它还没有计算任何内容。它只返回了一个

生成器

实例，当传递到

下一个

时，该实例将计算序列中的下一个斐波那契数并返回它，然后返回等待，直到再次调用

下一个

。它只使用少量的固定内存，每次调用

next

只需要执行少量加法所需的时间。

看起来

a

包含序列中的“当前”数字，

b

包含“下一个”数字。你可以说

yield b

；这是函数最终想要产生的值。但是，如果您这样做，您将不得不在下一次迭代中跳过

生成a

，因为这与当前迭代中的

b

值相同。那么，如果生成器相同，我们为什么还要使用它们呢？这就是我困惑的地方！它们不一样，但定义看起来很相似。函数在返回之前创建所有请求的斐波那契数的列表。生成器函数创建一个生成器，它只计算在迭代时实际请求的每个数。因此，它们是C++中的空余函数，但具有保存结果的能力，好像它们是通过引用权传递的。不完全是这样，假设“空虚函数”是指不返回值的函数。code>fibonacci仍然返回一个值，但该值与协同程序非常相似，它类似于一个函数，但更一般，因为您可以暂停它的执行并在以后恢复它，而不必退出并重新启动。