一、列表生成式

如果要生成列表[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎麼做？除了迴圈還可以用一行語句代替迴圈生成，如下：

1 s = [i*i for i in range(10)]
2 print(s)  #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

這種寫法就是Python的列表生成式，寫列表生成式時，把要生成的元素 i * i 放到前面，後面跟 for 迴圈，就可以把list創建出來。

二、生成器

1、通過列表生成式實現

　　通過列表生成式，我們可以直接建立一個列表。但受到記憶體限制，列表容量肯定是有限的。而且，建立一個包含100萬個元素的列表，會佔用很大的儲存空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素佔用的空間都白白浪費了。

　　所以，如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必建立完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

　　要建立一個generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就建立了一個generator：

1 l = [i*i for i in range(10)]
2 print(l)  #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
3 
4 g = (i for i in range(5))
 
5 print(g)  #<generator object <genexpr> at 0x000001F1DFCE01A8>

建立l和的區別僅在於最外層的[]和()，l是一個list，而g是一個generator。

我們可以直接打印出list的每一個元素，但我們怎麼打印出generator的每一個元素呢？

如果要一個一個打印出來，可以通過next()函式獲得generator的下一個返回值，如下：

1 g = (i for i in range(5))
2 print(next(g))  # 0
3 print(next(g))  # 1
4 print(next(g))  #
 
 2
5 print(next(g))  # 3
6 print(next(g))  # 4
7 print(next(g))  # StopIteration

generator儲存的是演算法，每次呼叫next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，丟擲StopIteration的錯誤。

當然，上面這種不斷呼叫next(g)的用法，實際上很少這麼用，正確的方法是使用for迴圈，因為generator也是可迭代物件，如下：

1 g = (i for i in range(5))
2 for i in g:
3     print(i)
4 # 0
5 # 1
6 # 2
7 # 3
8 # 4

所以，我們建立了一個generator後，基本上永遠不會呼叫next()，而是通過for迴圈來迭代它，並且不需要關心StopIteration的錯誤

2、用函式實現

generator非常強大。如果推算的演算法比較複雜，用類似列表生成式的for迴圈無法實現的時候，還可以用函式來實現。

比如，著名的斐波拉契數列（Fibonacci），除第一個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得到：

0,1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

1 def fib(max):
2     n,before,after = 0,0,1
3     while n <= max:
4         print(before)
5         before,after = after,before+after
6         n = n + 1

上面的函式輸出的結果入下：

 1 fib(8)
 2 # 0
 3 # 1
 4 # 1
 5 # 2
 6 # 3
 7 # 5
 8 # 8
 9 # 13
10 # 21

仔細觀察，可以看出，fib函式實際上是定義了斐波拉契數列的推算規則，可以從第一個元素開始，推算出後續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。也就是說，上面的函式和generator僅一步之遙。要把fib函式變成generator，只需要把print(before)改為yield before就可以了，如下：

1 def fib(max):
2     n,before,after = 0,0,1
3     while n <= max:
4         yield before
5         before,after = after,before+after
6         n = n + 1

這就是定義generator的另一種方法。如果一個函式定義中包含yield關鍵字，那麼這個函式就不再是一個普通函式，而是一個generator，如下：

 1 g = fib(5)
 2 print(g)  # <generator object fib at 0x000001C0DAD201A8>
 3 
 4 for i in g:
 5     print(i)
 6 # 0
 7 # 1
 8 # 1
 9 # 2
10 # 3
11 # 5

這裡，最難理解的就是generator和函式的執行流程不一樣。函式是順序執行，遇到return語句或者最後一行函式語句就返回。而變成generator的函式，在每次呼叫next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行，如下：

1 g = fib(5)
2 print(g)  # <generator object fib at 0x000001C0DAD201A8>
3 
4 print(next(g))  # 1
5 print(next(g))  # 1
6 print('乾點別的')# 乾點別的
7 print(next(g))  # 2
8 print(next(g))  # 3
9 print(next(g))  # 5