生成器、迭代器作爲python的兩個高級特性，相信大家肯定耳熟能詳，都能說道上一陣，但很多時候都是說說而已，知道有這麼個東西，而且是好東西，但再看看寫過的代碼，有多少確實使用它的？
一個語音特性，在潛意識中沒用被激活，更多時候還是因爲不知道它的應用場景，這裏就從三個方面說說生成器什麼時候應該用，而且必須用。
是否需要返回列表中的所有元素？
不需要
當做出不需要的回答時，就應該選擇生成器，而不是列表，因爲生成器的主要特性就是'lazy evaluation'
生成器，只有在真正需要時才生成結果，因此在不需要列表中的所有元素，自然是沒必要去創建它們的，創建後還不用，那就是浪費資源，而且影響效率
例如，我們碰到如下場景，公司年會搞一個抽獎活動，規則是每人拿一個號，抽獎時根據這些號碼搖號，搖出的號和你對應的號一致，那就表示中獎。
下面給出一個簡單實現：
import time
import random
def gen_winning_numbers():
random.seed()
elements = []
for i in range (0,10):
time.sleep(1) # 模擬很牛逼的搖號算法但有些費時
elements.append(random.randint(1,10))
return elements
random.seed()
my_number = random.randint(1,10)
print ("my number is " + str(my_number))
for winning_number in gen_winning_numbers():
print(winning_number)
if my_number == winning_number:
print ("you win!")
breakgen_winning_numbers函數是一個比較耗時的函數，隨機產生10箇中獎號碼，如果my_number在這10個數中，表示中獎且程序退出，從這個實現中可以看到，不管如何至少需要等10s，才知道中獎結果。
而往往只要有一箇中獎號碼和my_number一致，就表示中獎，就無需關心其他中獎號碼，也沒必要生成其他剩餘的號碼，最優情況下，只需要1s就得到中獎結果了
使用生成器就很容易解決這個問題
import time
import random
def gen_winning_numbers():
random.seed()
for i in range(0,10):
time.sleep(1) # 模擬很牛逼的搖號算法但有些耗時
yield random.randint(1,10)
random.seed()
my_number = random.randint(1,10)
print ("my number is " + str(my_number))
for winning_number in gen_winning_numbers():
print(winning_number)
if my_number == winning_number:
print ("you win!")
break函數是否需要大內存？
需要
當做出需要的回答時，就應該選擇生成器，因爲生成器在需要時創建，獲取到結果時纔開始處理，完成後在請求其他項目前可從內存中刪除，釋放內存
先看看下面這段代碼
def get_elements():
elements = []
for i in range (0,10000):
elements.append("x"*10240)
# 返回1W個每個元素10KB的大列表
return elements
characters_count = 0
my_elements=get_elements()
for i in my_elements:
characters_count = characters_count + len(i)
print(characters_count)這段代碼每次執行時至少需要佔用超過100M的內存，而如果使用生成器，可是另外一番景象
def get_elements():
for i in range (0,10000):
yield("x"*10240)
characters_count = 0
my_elements=get_elements()
for i in my_elements:
characters_count = characters_count + len(i)
print(characters_count)得到同樣的結果，但只需要10KB的內存
列表生成過程中是否需要通知？
需要
當做出需要的回答時，就應該選擇生成器
在一個複雜或是耗時相對較長的列表生成過程中，用戶如果不知道當前的元素過程，一味的盲目等待，那應該是很煩人的、無法接受的。
例如，下面這個過程
import time
def elements():
elements = []
for i in range (0,4):
# 模擬耗時操作
time.sleep(5)
elements.append(i)
return elements
print("start")
print(elements())
print("end")每次需要得到5個結果，必須得等待20s，更糟糕的是，在等待的過程中什麼都做不了，也不知內部具體情況，哪怕給個進度提示也好
import time
def elements():
elements = []
for i in range (0,4):
# 模擬耗時操作
time.sleep(5)
yield(i)
print("start")
for i in elements():
# 輸出一個簡易進度
print(".", end="", flush=True)
print()
print("end")由上可知：
如果創建一個元素的函數很耗時，如果該函數對內存佔用敏感，或是不需要列表中的所有元素，那麼最佳選擇是生成器，那其他情況下，都可以使用列表，對吧？
當然沒問題，但是如果選擇生成器是否更好呢，既擁有了上述優勢，也不乏列表的熟悉味道，因爲生成器轉換成列表很簡單
1. list方法
mylist = list(my_generator())
2. 列表生成式
mylist = [elem for elem in my_generator()]