2.4.1 生成式和生成器
列表生成式是Python受欢迎的语法之一, 通过一条简单的语句就可以对一组元素进行过滤, 以及对得到的元素进行转换处理, 实例如下
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）。
生成器是一次生成一个值的特殊类型函数。可以将其视为可恢复函数。调用该函数将返回一个可用于生成连续 x 值的生成器【Generator】，简单的说就是在函数的执行过程中，yield语句会把你需要的值返回给调用生成器的地方，然后退出函数，下一次调用生成器函数的时候又从上次中断的地方开始执行，而生成器内的所有变量参数都会被保存下来供下一次使用。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法是把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator, 示例如下:
定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个生成器, 示例如下:
结果和上面的结果是一样的，但是有什么不同呢，简而言之，包含yield语句的函数会被特地编译成生成器。当函数被调用时，他们返回一个生成器对象，这个对象支持迭代器接口。每当遇到yield关键字的时候，你可以理解成函数的return语句，yield后面的值，就是返回的值。但n是不像一般的函数在return后退出，生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行和状态，他的本地变量将保存状态信息，这些信息在函数恢复时将再度有效，下次从yield下面的部分开始执行。
二者的区别很明显：
一个直接返回了表达式的结果列表， 而另一个是一个对象，该对象包含了对表达式结果的计算引用， 通过循环可以直接输出
生成器不会一次性列出所有的数据，当你用到的时候，在列出来，更加节约内存的使用率。
2.4.2 迭代器
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable(可迭代对象)类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator(迭代器)类型，它们表示一个惰性计算的序列；
