Python标准库中的生成器函数大全（非常详细），Python生成器函数详解手册，标准库中的生成器功能概览

摘要：，，本文介绍了Python标准库中非常详细的生成器函数大全。生成器函数是Python中一种特殊的函数，可以按需生成值，非常适合处理大规模数据集。文章详细阐述了生成器函数的概念、使用方法以及应用场景，并提供了丰富的示例代码，帮助读者更好地理解和掌握Python中的生成器函数。

用于筛选的生成器函数

生成器函数能够从输入的可迭代对象中筛选出特定的项，而不修改这些项本身，大多数筛选生成器接受一个谓词（predicate）参数，这个参数是一个布尔函数，它接收一个参数并应用于输入中的每个项，以判断该项是否应包含在输出中。

itertools.compress(it, selectors_it)

这个函数并行处理两个可迭代对象，如果selectors_it的当前值为真，那么就会产生it中对应的项。

it = "床前明月光疑是地上霜"
selectors_it = [1, 0, True, False, '', 1, 1, 0, 1, None]
res = itertools.compress(it, selectors_it)
print(list(res))  # 输出 ['床', '明', '疑', '是', '上']

itertools.dropwhile(predicate, it)

此函数处理it，跳过那些predicate计算结果为真的项，然后产生剩下的项，如果我们想从一个数字列表中丢弃所有小于10的数字：

numbers = [3, 5, 7, 10, 12, 13, 14, 15]
droped_numbers = list(itertools.dropwhile(lambda x: x < 10, numbers))
print(droped_numbers)  # 输出 [10, 12, 13, 14, 15]

这些生成器函数是Python标准库中的宝贵部分，它们提供了一种高效、内存友好的方式来处理大数据集，需要注意的是，这些函数产生的结果是一个迭代器，因此在使用完毕后需要显式地将其转换为列表或其他数据结构以进行进一步处理，这些函数在处理过程中不会消耗大量内存，因为它们只处理输入流的一部分，这对于处理大量数据非常有用。