因为生成器其实是一种特殊的迭代器。不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了，只需要一个yiled关键字。 生成器一定是迭代器（反之不成立），因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。
第一类：生成器函数：还是使用 def 定义函数，但是，使用yield而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。
如下案例加以说明：
def fib(n):
a, b = 0, 1
while b <= n:
yield b
a, b = b, a+b
f = fib(10)
for item in f:
print(item)
第二类：生成器表达式：类似于列表推导，只不过是把一对大括号[]变换为一对小括号()。但是，生成器表达式是按需产生一个生成器结果对象，要想拿到每一个元素，就需要循环遍历。
如下案例加以说明：
# 一个列表
xiaoke=[2,3,4,5]
# 生成器generator，类似于list，但是是把[]改为()
gen=(a for a in xiaoke)
for i in gen:
print(i)
#结果是：
2
3
4
5
摘一段<python核心编程>的内容：
生成器的另外一个方面甚至更加强力----协同程序的概念。协同程序是可以运行的独立函数调用，可以暂停或者挂起，并从程序离开的地方继续或者重新开始。在有调用者和(被调用的)协同程序也有通信。举例来说，当协同程序暂停时，我们仍可以从其中获得一个中间的返回值，当调用回到程序中时，能够传入额外或者改变了的参数，但是仍然能够从我们上次离开的地方继续，并且所有状态完整。挂起返回出中间值并多次继续的协同程序被称为生成器，那就是python的生成真正在做的事情。这些提升让生成器更加接近一个完全的协同程序，因为允许值(和异常)能传回到一个继续的函数中，同样的，当等待一个生成器的时候，生成器现在能返回控制，在调用的生成器能挂起(返回一个结果)之前，调用生成器返回一个结果而不是阻塞的等待那个结果返回。