Python生成器
什么是生成器
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
创建生成器方法
要创建一个生成器，有很多种方法。
SRE实战 互联网时代守护先锋，助力企业售后服务体系运筹帷幄！一键直达领取阿里云限量特价优惠。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )
L = [ x*2 for x in range(5)]
print(L)
结果
[0, 2, 4, 6, 8]
将[]改成()
G = ( x*2 for x in range(5))
结果
<generator object <genexpr> at 0x7f626c132db0>
怎么打印出生成器的每一个元素呢？如果要一个一个打印出来，可以通过 next() 函数获得生成器的下一个返回值
生成器保存的是算法，每次调用 next(G) ，就计算出 G 的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出 StopIteration 的异常。当然，这种不断调用 next() 实在是太变态了，正确的方法是使用 for 循环，因为生成器也是可迭代对象。所以，我们创建了一个生成器后，基本上永远不会调用 next() ，而是通过 for 循环来迭代它，并且不需要关心 StopIteration 异常。
第二种方法
def fib(times):
n = 0
while n<times:
yield n
n += 1
for i in fib(10):
print(i)
结果:
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
总结
生成器是这样一个函数，它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。
生成器不仅“记住”了它数据状态；生成器还“记住”了它在流控制构造（在命令式编程中，这种构造不只是数据值）中的位置。
生成器的特点：
-
节约内存
-
迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的，即是说，在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的，而不是新创建的
