生成器的概念
生成器是一個函數，它會記住每一次調用的數據狀態和在流控制構造中的位置。在下一次調用時，所有參數都是第一次調用時所保留的，而不是新創建的。
列表生成式
作爲對比，先來介紹一下列表生成式List Comprehensions。
生成一個0-9的列表：
#方式一：
a=list(range(10))
print(a)
結果：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
#方式二：
b=[x for x in range(10)]
print(b)
結果：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]加入條件判斷的列表生成式：
def f(n):
return n*n
c=[f(x) for x in range(10) if x%2==0]
print(c)
結果：
[0, 4, 16, 36, 64]多參數的列表生成式：
d={'Bob':18,'Allice':20,'Cinda':17}
for m,n in d.items():
print(m,"'s age=",n)
結果：
Allice 's age= 20
Bob 's age= 18
Cinda 's age= 17小結：
使用列表生成式可以用很簡潔的代碼快速生成List，但是當列表元素特別巨大或者無限的時候，使用就會佔用過多內存甚至報錯。
生成器
生成器generator就能克服列表生成器存在的一些不足，它不必一次性創建完整的List，而是在循環的過程中不斷推算後續的元素，一邊循環一邊計算。
定義方式：
1.將列表生成器的[]改爲（）就創建了一個generator。
s=(x for x in range(10))
print(s)
print(next(s))#等價於s.__next__()
print(next(s))
print(next(s))
print(next(s))
for i in s:
print(i)
輸出結果：
<generator object <genexpr> at 0x00000216FEA3C048>
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9因爲生成器能記錄狀態，所以在運行for循環代碼的時候它不是從頭開始計算，而是從當前狀態開始往後循環。
2.使用yield。
如果一個函數的定義裏面含有yield關鍵字，那麼這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator。
- 函數一般會順序執行，遇到return等語句或者執行到最後一行函數語句就會返回。
- 區別於一般函數，generator在每次調用next()的時候，生成器函數運行到yield之處，返回yield後面的值且在這個地方暫停，所有的狀態都會被保持住，直到下次next函數被調用，或者碰到異常循環退出
def pir():
print('first')
yield "a"
print('second')
yield "b"
print('last')
yield "c"
輸出結果：
first
second
b
last
c
