• 通過列表生成式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，有如下方法：

1. 把列表生成式的 [ ] 改為 ( )，即可

  >>> 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。
可以使用next()打印generator的每一個元素

  >>> next(g)
  0
  >>> next(g)
  1
  ......一直重復
  >>> next(g) #最后一個
  Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in  <module> StopIteration

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：

  >>> g=(x*x for x in range(6))
  >>> for n in g:
  ...          print(n)
0
1
4
9
16
25
36

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

2 . 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): 
        n, a, b = 0, 0, 1 
        while n < max: 
              print(b) 
              a, b = b, a + b 
              n = n + 1 
        return 'done'

注意，賦值語句：
a, b = b, a + b
相當于：
t = (b, a + b) # t是一個tuplea = t[0]b = t[1]
但不必顯式寫出臨時變量t就可以賦值。

  >>> fib(6)
  1
  1
  2
  3
  5
  8
  'done'

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。
** 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'

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

  >>> 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

學習來源于廖雪峰教程