通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那后面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。
所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出后續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。
要創建一個generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就創建了一個generator：
>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
創建L和g的區別僅在于最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。
我們可以直接打印出list的每一個元素，但我們怎么打印出generator的每一個元素呢？
如果要一個一個打印出來，可以通過next()函數獲得generator的下一個返回值：
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
Iteration:迭代
我們講過，generator保存的是算法，每次調用next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最后一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤。
當然，上面這種不斷調用next(g)實在是太變態了，正確的方法是使用for循環，因為generator也是可迭代對象：
for i in g:
print(i)
所以，我們創建了一個generator后，基本上永遠不會調用next()，而是通過for循環來迭代它，并且不需要關心StopIteration的錯誤。
generator非常強大。如果推算的算法比較復雜，用類似列表生成式的for循環無法實現的時候，還可以用函數來實現。
比如，著名的斐波拉契數列（Fibonacci），除第一個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函數把它打印出來卻很容易：
def fib(max):
L = []
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
L.append(b)
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
print (L)
return 'done'
仔細觀察，可以看出，fib函數實際上是定義了斐波拉契數列的推算規則，可以從第一個元素開始，推算出后續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。
也就是說，上面的函數和generator僅一步之遙。要把fib函數變成generator，只需要把print(b)改為yield b就可以了：
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
這就是定義generator的另一種方法。如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那么這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator：
這里，最難理解的就是generator和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行，遇到return語句或者最后一行函數語句就返回。而變成generator的函數，在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。
舉個簡單的例子，定義一個generator，依次返回數字1，3，5：
def odd():
print('step 1')
yield 1
print('step 2')
yield(3)
print('step 3')
yield(5)
調用該generator時，首先要生成一個generator對象，然后用next()函數不斷獲得下一個返回值：
>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
可以看到，odd不是普通函數，而是generator，在執行過程中，遇到yield就中斷，下次又繼續執行。執行3次yield后，已經沒有yield可以執行了，所以，第4次調用next(o)就報錯。
回到fib的例子，我們在循環過程中不斷調用yield，就會不斷中斷。當然要給循環設置一個條件來退出循環，不然就會產生一個無限數列出來。
同樣的，把函數改成generator后，我們基本上從來不會用next()來獲取下一個返回值，而是直接使用for循環來迭代：
>>> for n in fib(6):
... print(n)
...
1
1
2
3
5
8
但是用for循環調用generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中：
>>> g = fib(6)
>>> while True:
... try:
... x = next(g)
... print('g:', x)
... except StopIteration as e:
... print('Generator return value:', e.value)
... break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done
關于如何捕獲錯誤，后面的錯誤處理還會詳細講解。
練習
楊輝三角定義如下：
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
把每一行看做一個list，試寫一個generator，不斷輸出下一行的list：
先寫一個正常函數：
def yang(n):
L = [1]
L1 = []
for i in range(1,n+1) :
print(L)
L1 = [1]+[L[x-1]+L[x] for x in range(1,i)]+[1]
L = L1
yang(5)
[1]
[1, 1]
[1, 2, 1]
[1, 3, 3, 1]
[1, 4, 6, 4, 1]
[Finished in 0.1s]
然后修改為生成器, 遇到 print,改為yield, 然后通過next()的方式不斷獲得下一個數列：
def yang(n):
L = [1]
L1 = []
for i in range(1,n+1) :
yield L
L1 = [1]+[L[x-1]+L[x] for x in range(1,i)]+[1]
L = L1
n = yang(5)
print (next (n))
print (next (n))
print (next (n))
print (next (n))
