1：生成器定义：
在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
2：为什么要有生成器
列表所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。
如：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。
如果列表元素按照某种算法推算出来，那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。
简单一句话：我又想要得到庞大的数据，又想让它占用空间少，那就用生成器！
3：原理
生成器（generator）是构造新的可迭代对象的一种简单方式。一般的函数return只会返回单个值，而生成器并不是直接将可迭代值直接放入内存中，而是以延迟的方式返回一个值序列，即每返回一个值之后暂停，直到下一个值被请求时再继续，可有效节省内存占用。要构建一个生成器，则需要用到关键字yield，yield的作用与函数的返回值return有些类似，通过在函数中将return替换成yield就是把函数变成生成器，带有 yield 的函数不再是普通函数，python 解释器会将函数对象视为生成器对象，并且该生成器返回的是yield表达式生成的可迭代值序列，可通过for循环等方法依次读取生成器返回的可迭代值序列，但生成器生成的可迭代值只可以被读取一次，每一次迭代都是按生成器代码流程遇见yield表达式就返回值并记录位置后中止留待下一次迭代，下一次迭代时执行代码的起始位置是从上一次记录位置开始，直至整个生成器代码运行结束
创建生成器
方法一：
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>
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator
方法二：
如果一个函数中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator。调用函数就是创建了一个生成器（generator）对象
示例：
将普通函数的return关键字替换成yield关键字，函数yield_test()将被视为生成器（generator）
yield与return同样返回值，记录位置后中止，下次迭代从该位置开始按代码流程执行直至再次遇见yield
每一次迭代都是遇到yield就中止并返回yield表达式的值，下次迭代从上次迭代yield后面的代码开始执行
1：定义生成器（与函数类似的生成器）
def yield_test(n):
yield n*2
print('n=' , n)
#执行other代码
print('do something.')
print('end.')
调用生成器
for i in yield_test(5):
print(i, ',')
print('next')
执行调用生成器的 for i in yield_test(5)语句时，因生成器yield_test()的返回值yield n*2虽然是可迭代对象但并没有可供循环的可迭代值（只有一个n=5时的yield返回值n*2=10），因此 for i in yield_test(5)实际只进行了2次循环，循环第1次在执行代码 yield n*2后中止并返回 yield n*2的值，生成器返回值调用结束后，循环第2次继续上次执行yield n*2后的剩余生成器代码也就是print(‘n=’ ,n)直至yield_test()代码结束后退出
2：生成器（完整执行多次调用for循环代码的生成器）
#定义生成器
def yield_test(n):
for r in range(n):
yield r*2
print('r=' , r)
#执行other代码
print('do something.')
print('end.')
#调用生成器
for i in yield_test(5):
print(i, ',')
print('next')
结果：
#使用for i in yield_test()调用生成器第一次
0 , #执行for r in range()第一次循环 r=0 时的语句yield r*2
next
#调用生成器第二次
r= 0 #执行for r in range()第一次循环 r=0 时的语句print('r=' , i)
2 , #执行for r in range()第二次循环 r=1 时的语句yield r*2
next
#调用生成器第三次
r= 1 #执行for r in range()第二次循环 r=1 时的语句print('r=' , i)
4 , #执行for r in range()第三次循环 r=2 时的语句yield r*2
next
#调用生成器第四次
r= 2 #执行for r in range()第三次循环 r=2 时的语句print('r=' , i)
6 , #执行for r in range()第四次循环 r=3 时的语句yield r*2
next
#调用生成器第五次
r= 3 #执行for r in range()第四次循环 r=3 时的语句print('r=' , i)
8 , #执行for r in range()第五次循环 r=4 时的语句yield r*2
next
#继续执行生成器代码直至结束
r= 4 #执行for r in range()第五次循环 r=4 时的语句print('r=' , i)
do something.
end.
执行循环调用 for i in yield_test(5) 的 print(i, ‘,’) 语句时，生成器yield_test()的返回值yield n*2 是可迭代对象并存在可供循环的可迭代值（range(5)时的返回值序列[0,2,4,6,8]）,因此print(i , ‘,’)将循环使用5次，循环第1次在n=0时执行代码 yield n*2后中止并返回 yield n*2的值，在生成器返回值调用print(‘next’)结束后，循环第2次继续执行yield n*2后的剩余生成器代码也就是print(‘r=’ ,r)并在n=1时执行代码yield n*2后中止并返回yield n*2的值，如此往复直至yield_test()代码结束
总结
1：带有 yield 的函数不再是一个普通函数，而是一个生成器generator。
可用next()调用生成器对象来取值。next 两种方式 t.next() | next(t)。
可用for 循环获取返回值（每执行一次，取生成器里面一个值）
（基本上不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代）。
2：yield相当于 return 返回一个值，并且记住这个返回的位置，下次迭代时，代码从yield的下一条语句开始执行。
3：生成器代码的执行顺序，外部循环调用生成器返回的可迭代值yield时，yield会记录下生成器内部循环位置等待下次调用，再次调用会从上次记录位置开始执行内部循环代码至yield返回值，如此往复，当生成器内部的可迭代值已全部使用一遍后，才会执行生成器内部循环外的代码
