生成器這個章節尤其的重要，我們以後的協程的部分要用到這個知識點.
什麼是生成器函式呢？
定義為：
只要方法裡有 yield 這個關鍵字 代表不是普通的函式，就可以認為是生成器函式 .

怎麼就不普通了，咱們和普通的比較下 ，程式碼如下：

def gen_func():
    yield  1

def func():
    return  1

print(gen_func(),func())  
#列印結果 
#<generator object gen_func at 0x000000000220AE60> 1

我們可以發現 gen_func() 返回的是一個物件，並不是1.
func（）返回的是1 .

有的小夥伴該說了，那我們怎麼去訪問生成器裡面的1 呢？
這個是個好問題，我們訪問物件裡的值一定要用到前面的知識，迭代器和迭代物件.
PS:看來知識都是關聯的，要想遇到什麼就學什麼，絕對沒有思路.

我也不做多解釋，用程式碼解釋來的直接 ：

from collections import Iterable, Iterator


def gen_func():
    yield  1

def func():
    return  1

print(gen_func(),func())

print(isinstance(gen_func(),Iterable))  #True
print(isinstance(gen_func(),Iterator))   #True
  
print(next(gen_func()))   # 1  
 

借用小嶽嶽的一句話“這麼神奇呀，生成器也是迭代器”
有了這個我們就可以放心用for 迴圈進行輸出. 這太方便了吧.

那有較真的小夥伴該說了，你這不是瞎胡搞嗎，本來直接return 個返回值
直接輸出就行了，你非得再繞一大圈 然後再輸入，你感覺有意思嗎？

好像他說的也沒有錯呀，but 有個場景，我需要return 兩次甚至更多，如何做呢
按照你的方法，要更多return 唄， 好我就讓你心服口服，看看程式碼吧

def func():`在這裡插入程式碼片`
    return  1
    return  2

print(func())
#列印結果： 1

return 2 並沒有返回，為什麼呢， 因為在return 1 的時候已經斷掉了，後邊的程式碼不會執行.

小夥伴們該說了，這樣是行不通，那有什麼辦法嗎 ？ 當然離不開這節的主題，答案是生成器

請看下邊的程式碼：

def gen_func():
    yield  1
    yield  2
    yield  "Andy"

print(gen_func())

for  i  in gen_func():
    print(i)

#列印結果   
#<generator object gen_func at 0x000000000288F2B0>
#1
#2
#Andy

都打印出來了， 功能強爆了.
稍微解釋下：
當我們用for 迴圈的時候，會呼叫 第一個 next（） 打印出1，然後在next（）打印出2
一直迴圈到報 StopIteration 異常結束.
由於我們呼叫next（）會返回一個值，不呼叫不會往下返回值，這個特性很重要，
官方的叫法是惰性求值 .

為了明白惰性求值的好處， 我來舉個例子 ，

經典斐波拉契
斐波那契數列指的是這樣一個數列 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377

這個數列從第3項開始，每一項都等於前兩項之和。

用普通的方法，來 求10位之和

def func(index):
    if index<=2:
        return  1
    else:
        return func(index-1)+func(index-2)

print(func(10)) #  55

用普通的方法，也可用實現，但是我們有個問題就是 想列印它計算過程，你怎麼搞？

用普通的方法我們可以這麼寫：

def func2(index):
    a=0
    b=1
    n=0
    list_num=[]
    while n<index:
        list_num.append(b)
        a,b=b,a+b
        n+=1
    return list_num

print(func2(10))
#列印結果    [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

上邊的 a,b=b,a+b 就相當於 a=b , b=a+b 這也是迴圈的遞增方式.

有個問題，我們知道用list 有個缺點就是 效能低，如果index 很大的時候，不要用print，
這是血的教訓 ，我剛剛就重啟了. 還好部落格的內容還在. 當index 是上千萬的時候，也不要呼叫方法
，非常佔記憶體，你的機器同樣也會宕機。

我們開始用 生成器的方式進行訪問如下邊：

def gen_func(index):
    a=0
    b=1
    n=0

    while n<index:
        a,b=b,a+b
        n+=1
        yield b

for i in gen_func(10):
    print(i)
    #列印結果  
 1
2
3
5
8
13
21
34
55
89

我們已經實現了列印過程，為什麼它可以使用index值為成千上萬的呢，這還是離不開生成器的惰性機制，
當呼叫 yield 的時候，會把數值存在生成器裡面，直到迴圈結束.
next（）的時候，呼叫一下，不呼叫就不輸出.

更多的功能我會在一節介紹，請關注