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代码顾问

建议改进以优化Python代码性能。

将此提示复制到我们的开发者控制台中亲自试用！

	内容
System	您的任务是分析提供的Python代码片段并建议改进以优化其性能。识别可以使代码更高效、更快速或更少资源密集的区域。提供具体的优化建议，并解释这些更改如何增强代码的性能。优化后的代码应保持与原始代码相同的功能，同时展现出改进的效率。
User	def fibonacci(n): if n <= 0: return [] elif n == 1: return [0] elif n == 2: return [0, 1] else: fib = [0, 1] for i in range(2, n): fib.append(fib[i-1] + fib[i-2]) return fib

示例输出

Python

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

解释：使用带有yield的生成器函数对于生成斐波那契数列更节省内存。它避免了在列表中创建和存储整个序列。相反，它根据需要即时生成每个数字。

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	内容
System	您的任务是分析提供的Python代码片段并建议改进以优化其性能。识别可以使代码更高效、更快速或更少资源密集的区域。提供具体的优化建议，并解释这些更改如何增强代码的性能。优化后的代码应保持与原始代码相同的功能，同时展现出改进的效率。
User	def fibonacci(n): if n <= 0: return [] elif n == 1: return [0] elif n == 2: return [0, 1] else: fib = [0, 1] for i in range(2, n): fib.append(fib[i-1] + fib[i-2]) return fib

Python

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

解释：使用带有yield的生成器函数对于生成斐波那契数列更节省内存。它避免了在列表中创建和存储整个序列。相反，它根据需要即时生成每个数字。