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 * xforxinrange(10)]>>>L[0,1,4,9,16,25,36,49,64,81]>>>g = (x * xforxinrange(10))>>>g at0x104feab40>
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generator的next()方法：
>>> g.next()0>>> g.next()1>>> g.next()4>>> g.next()9>>> g.next()16>>> g.next()25>>> g.next()36>>> g.next()49>>> g.next()64>>> g.next()81>>> g.next()Traceback(most recent call last):File"", line1,inStopIteration
我們講過，generator保存的是算法，每次調用next()，就計算出下一個元素的值，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()方法實在是太變態了，正確的方法是使用for循環，因為generator也是可迭代對象：
>>>g = (x * xforxinrange(10))>>>forning:...printn...0149162536496481
所以，我們創建了一個generator后，基本上永遠不會調用next()方法，而是通過for循環來迭代它。
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：
deffib(max):n, a, b =0,0,1whilen < max:printb? ? ? ? a, b = b, a + b? ? ? ? n = n +1
上面的函數可以輸出斐波那契數列的前N個數：
>>>fib(6)112358
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：
deffib(max):n, a, b =0,0,1whilen < max:yieldb? ? ? ? a, b = b, a + b? ? ? ? n = n +1
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：
>>> fib(6)
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：
>>>defodd():...print'step 1'...yield1...print'step 2'...yield3...print'step 3'...yield5...>>>o = odd()>>>o.next()step11>>>o.next()step23>>>o.next()step35>>>o.next()Traceback (most recent call last):? File"", line1,inStopIteration
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()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()來調用它，而是直接使用for循環來迭代：
>>>forninfib(6):...printn...112358
小結
generator是非常強大的工具，在Python中，可以簡單地把列表生成式改成generator，也可以通過函數實現復雜邏輯的generator。
要理解generator的工作原理，它是在for循環的過程中不斷計算出下一個元素，并在適當的條件結束for循環。對于函數改成的generator來說，遇到return語句或者執行到函數體最后一行語句，就是結束generator的指令，for循環隨之結束。
