生成器(generator)是一種可迭代對象。
在處理包含大量數據時，如果使用list來進行操作，會導致內存佔用大，效率低。生成器通過延遲計算，實現了一種邊循環邊計算的可能，只有在需要的時候才返回相應的結果，而不是一次性返回一整個結果列表，因此可以有效地節省了大量的空間。
首先，根據列表生成式，將[]改成()即可創建一個generator
>>> a = (x * x for x in [1,2,3]) # 列表生成式：a = [x * x for x in [1,2,3]]
# 如果你想轉成list類型，可以直接用list(a)。
輸出元素，可以使用next()
>>> next(a)
1
>>> next(a)
4
>>> next(a)
9
每一次調用next(a)，a就會接着上一次的循環輸出下一次的結果。當循環完全部元素後，再調用next(a)，就會報錯。
另外，因爲生成器本身是可迭代對象，所以你也可以使用for in 循環遍歷直接輸出結果。
>>> for x in a:
print(x)
1
4
9
對生成器有了初步認識後，我們就可以開始掌握關鍵字yield了。
其實很簡單，關鍵字yield的作用就是替代關鍵字return，如果一個函數中使用了yield來返回結果，我們就認爲這個函數是一個生成器。
def func(n):
for i in range(1,n):
result = i * i
yield result
# 將(x * x for x in [1,2,3])用函數的方式表示
瞭解生成器(generator)與關鍵字yield的知識後
我們將上面的代碼擴展一下
def func(n):
for i in range(1,n):
result = i * i
yield result
func = func(5)
for x in func:
print(x)
for x in func:
print(x)
運行結果：
>>>
1
4
9
16
結果可知，本應該輸出了兩次循環的結果，卻只輸出了一次循環。如果你在兩個循環中間，添加一個print(list(func))語句，你就會發現由generator轉換成list的func是空的，即func=[]，func內部的元素似乎被“清空”了。
注意：一個生成器只能遍歷一次。
爲什麼會這樣呢？其實在調用next()方法的時候就大概明白了，每一次調用next()的時候，循環處於“工作”狀態，不調用的時候，程序就處於一種“暫停”的狀態，直到再次被調用，纔會“工作”。當循環到最後一個元素後，我們再調用next()時就會報錯。這說明了生成器只是代表了一次完整的循環中不斷計算結果的過程。
那如果你還是希望能讓你的生成器能被多次調用的話，你可以這樣做
1、將生成器轉換成list，再進行遍歷
func = list(func(5))
2、需要遍歷幾次，就生成多少個可迭代對象(generator)，再分別遍歷
func1 = list(func(5))
func2 = list(func(5))