一 生成器相關概念

1 定義：在Python中，一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

• 什麼是生成器？
• 生成器僅僅儲存了一套生成數值的演算法，並且沒有讓這個演算法現在就開始執行，而是我什麼時候調它，它什麼時候開始計算一個新的值，並給你返回。

2 為什麼要有生成器？

• 列表所有資料都在記憶體中，如果有海量資料的話將會非常耗記憶體。
• 如：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。
• 如果列表元素按照某種演算法推算出來，那我們就可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素，這樣就不必建立完整的list，從而節省大量的空間。
• 簡單一句話：我又想要得到龐大的資料，又想讓它佔用空間少，那就用生成器！

3 如何建立生成器？

• 第一種方法：把一個列表生成式的[]改成()，就建立了一個generator。

• 1 >>> e = (i for i in range(10))
  2 >>> e
  3 <generator object <genexpr> at 0x000000FA17E39E40>

• 第二種方法： 如果一個函式中包含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。呼叫函式就是建立了一個生成器（generator）物件。

•  1 >>> def myGen():
   2 ...     print
   
  ("生成器被執行！")
   3 ...     yield 1
   4 ...     yield 2
   5 ...
   6 >>> myG = myGen()
   7 >>> next(myG)
   8 生成器被執行！
   9 1
  10 >>> next(myG)
  11 2
  12 >>> next(myG)
  13 Traceback (most recent call last):
  14   File "<stdin>", line 1, in <module>
  15 StopIteration

4 生成器的工作原理

（1）生成器(generator)能夠迭代的關鍵是它有一個next()方法，

　　 工作原理就是通過重複呼叫next()方法，直到捕獲一個異常。

（2）帶有 yield 的函式不再是一個普通函式，而是一個生成器generator。

　　 可用next()呼叫生成器物件來取值。next 兩種方式 t.__next__() | next(t)。

　　 可用for 迴圈獲取返回值（每執行一次，取生成器裡面一個值）

　　（基本上不會用next()來獲取下一個返回值，而是直接使用for迴圈來迭代）。

（3）yield相當於 return 返回一個值，並且記住這個返回的位置，下次迭代時，程式碼從yield的下一條語句開始執行。

（4）.send() 和next()一樣，都能讓生成器繼續往下走一步（下次遇到yield停），但send()能傳一個值，這個值作為yield表示式整體的結果

　　——換句話說，就是send可以強行修改上一個yield表示式值。比如函式中有一個yield賦值，a = yield 5，第一次迭代到這裡會返回5，a還沒有賦值。第二次迭代時，使用.send(10)，那麼，就是強行修改yield 5表示式的值為10，本來是5的，那麼a=10

參考網站：https://www.cnblogs.com/liangmingshen/p/9706181.html