python生成器的優點：
（1）延遲計算，一次返回一個結果。生成器不會一次生成所有的結果，而是一邊循環一邊計算，這對於大數據量處理，是個非常有用的優勢。因爲在編程的實際應用中，佔用內存量是工程師必須考慮的一個問題。
（2）有效提高代碼可讀性。使用生成器以後，代碼行數更少。（下面的例子會說明）
說完生成器的優點，下面介紹一下python是如何表示生成器的。
在python中生成器有兩種表示形式：（1）生成器函數 （2）生成器表達式
（1）生成器函數
生成器函數與python中的普通函數定義相同，都是使用def 關鍵字進行定義。不同的地方，生成器使用yield語句而不是return語句返回結果。在執行生成器函數時，每次執行到yield語句之後，會返回一次結果，然後將函數掛起，再次執行生成器函數時從上次返回的yield語句處繼續執行。（延時計算特性）
舉例子說明：
定義普通函數和生成器函數求取0～10的平方
普通函數的定義及調用：
def getSquare_l(maxVal):
square_list = []
for i in range(maxVal+1):
square_list.append(i*i)
return square_list
square_list = getSquare_l(10)
square_list：[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
生成器函數的定義及調用：
def getSquare_g(maxVal):
for i in range(maxVal+1):
yield i*i
square_generator = getSquare_g(10)
square_generator： <generator object getSquare_g at 0x109b7e308>
可以看到調用生成器函數返回的是一個generator object。想要提取generator中的值，可以用next方法進行提取，直到產生StopIteration異常。
next(square_generator): 0
next(square_generator): 1
...
next(square_generator): 100
next(square_generator): StopIteration
但是這樣太麻煩，我們同樣可以使用for循環進行生成器對象的提取：
for i in square_generator:
print(i)
通過對比生成器函數和普通函數，可以看到生成器函數所需要的代碼量更少，提高代碼的可讀性。
這裏需要加粗。生成器好處多多，但是需要注意的一點是，生成器只能遍歷一次。因爲遍歷一遍生成器對象之後就沒有記錄再存在於生成器之中了（我想這也是爲什麼生成器會節省內存的另一個原因）。
（2）生成器表達式
要說生成器表達式，就不得不提到列表生成式（list comprehension)。相信大家都已經聽說過列表生成式。這也是python中一個很強大的特性，可以用很少的代碼生成一個list。小編我在算法課上，只穿插的學了3周的python，這個特性就被老師當作重點，在期中和期末考試的時候，都考了這個知識點。
同樣求取0～10的平方
列表生成式：[i*i for i in range(11)] 結果：[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
所謂的生成器表達式就是將列表生成式的[ ] 換成 ( )。
生成器表達式: (i*i for i in range(11)) ，同樣，需要next方法或者for循環方法進行提取。
感謝
作者：泡泡_e661
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