生成器

通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，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占用的空間都白白浪費了

如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

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

list可以直接打印出每個元素，generator不行。可以通過next()

generator保存的是算法，每次調用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，拋出StopIteration的錯誤。

generator也是一個可叠代對象，可以用for循環：

創建了一個generator後，基本上永遠不會調用next()，而是通過for循環來叠代它，並且不需要關心StopIteration的錯誤。

generator非常強大。如果推算的算法比較復雜，用類似列表生成式的for循環無法實現的時候，還可以用函數來實現。

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：

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

斐波拉契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函數把它打印出來卻很容易：

這個fib函數可以輸出斐波那契數列的前N個數：

fib這個函數想改成generator，只需要把print(b)改為yield b 就可以了：

這就是定義generator的另一種方法。如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那麽這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator。

generator和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行，遇到return語句或者最後一行函數語句就返回。而變成generator的函數，在每次調用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

定義一個generator，依次返回數字1，3，5：

調用該generator時，首先要生成一個generator對象，然後用next()函數不斷獲得下一個返回值：

odd不是普通函數，而是generator，在執行過程中，遇到yield就中斷，下次又繼續執行。執行3次yield後，已經沒有yield可以執行了，所以，第4次調用next(o)就報錯。

回到fib的例子，我們在循環過程中不斷調用yield，就會不斷中斷。當然要給循環設置一個條件來退出循環，不然就會產生一個無限數列出來。

同樣的，把函數改成generator後，我們基本上從來不會用next()來獲取下一個返回值，而是直接使用for循環來叠代：

但是用for循環調用generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中：

區分普通函數和generator函數，普通函數調用直接返回結果。generator函數的“調用”實際返回一個generator對象。

叠代器

可以直接作用於for循環的數據類型有以下幾種：
一類是集合數據類型：list、tuple。dict、set、str等；
一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

這些可以直接作用for循環的對象統稱為 可叠代對象： Iterable。

使用 isinstance()可以判斷一個對象是否為Iterable對象

生成器不但可以作用於for循環，還可以被next()函數不斷調用並返回下一個值，直到最後拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。

可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱為叠代器：Iterator。

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象：

生成器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數：

為什麽list、dict、str等數據類型不是Iterator？

這是因為Python的Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。可以把這個數據流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數實現按需計算下一個數據，所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數據時它才會計算。

Iterator甚至可以表示一個無限大的數據流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能存儲全體自然數的。

**凡是可作用於for循環的對象都是Iterable類型；

凡是可作用於next()函數的對象都是Iterator類型，它們表示一個惰性計算的序列；

集合數據類型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函數獲得一個Iterator對象。

Python的for循環本質上就是通過不斷調用next()函數實現的

Python-生成器&叠代器