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代码顾问

提供优化 Python 代码性能的改进建议。

将此提示复制到我们的开发者控制台中亲自试用！

	内容
System	你的任务是分析提供的 Python 代码片段，并提出优化其性能的改进建议。识别代码中可以提高效率、加快速度或减少资源消耗的部分。提供具体的优化建议，并解释这些更改如何提升代码性能。优化后的代码应保持与原始代码相同的功能，同时展示出更高的效率。
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

说明：使用带有 yield 的生成器函数来生成斐波那契数列更加节省内存。它避免了在列表中创建和存储整个序列，而是根据需要即时生成每个数字。

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System	你的任务是分析提供的 Python 代码片段，并提出优化其性能的改进建议。识别代码中可以提高效率、加快速度或减少资源消耗的部分。提供具体的优化建议，并解释这些更改如何提升代码性能。优化后的代码应保持与原始代码相同的功能，同时展示出更高的效率。
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

说明：使用带有 yield 的生成器函数来生成斐波那契数列更加节省内存。它避免了在列表中创建和存储整个序列，而是根据需要即时生成每个数字。

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