生成器

生成器本質上也是迭代器，但更為特殊以 list 容器為例，在使用該容器迭代一組資料時，
必須事先將所有資料儲存到容器中，才能開始迭代；而生成器卻不同，它可以實現在迭代的同時生成元素。

不僅如此，生成器的建立方式也比迭代器簡單很多，大體分為以下 2 步：
定義一個以 yield 關鍵字標識返回值的函式；
呼叫剛剛建立的函式，即可建立一個生成器。

def intNum():
    print("開始執行")
    for i in range(5):
        yield i
        print("繼續執行")
num = intNum() 

由此，我們就成功建立了一個 num

要想使生成器函式得以執行，或者想使執行完 yield 語句立即暫停的程式得以繼續執行，有以下 2 種方式：

• 通過生成器（上面程式中的 num）呼叫 next() 內建函式或者 next() 方法；
• 通過 for 迴圈遍歷生成器。

例如，在上面程式的基礎上，新增如下語句：

#呼叫 next() 內建函式
print(next(num))
#呼叫 __next__() 方法
print(num.__next__())
#通過for迴圈遍歷生成器
for i in num:
    print(i)

程式執行結果為：
開始執行
0
繼續執行
1
繼續執行
2
繼續執行
3
繼續執行
4
繼續執行

執行流程：

1. 首先，在建立有 num 生成器的前提下，通過其呼叫 next() 內建函式，會使 Python 直譯器開始執行 intNum() 生成器函式中的程式碼，因此會輸出“開始執行”，程式會一直執行到yield i，而此時的 i==0，因此 Python 直譯器輸出“0”。由於受到 yield 的影響，程式會在此處暫停。

2. 然後，我們使用 num 生成器呼叫 next() 方法，該方法的作用和 next() 函式完全相同（事實上，next() 函式的底層執行的也是 next() 方法），它會是程式繼續執行，即輸出“繼續執行”，程式又會執行到yield i，此時 i==1，因此輸出“1”，然後程式暫停。

3. 最後，我們使用 for 迴圈遍歷 num 生成器，之所以能這麼做，是因為 for 迴圈底層會不斷地呼叫 next() 函式，使暫停的程式繼續執行，因此會輸出後續的結果。

除此之外，還可以使用 list() 函式和 tuple() 函式，直接將生成器能生成的所有值儲存成列表或者元組的形式。例如：

num = intNum()
print(list(num))
num = intNum()
print(tuple(num))

開始執行
繼續執行
繼續執行
繼續執行
繼續執行
繼續執行
[0, 1, 2, 3, 4]
開始執行
繼續執行
繼續執行
繼續執行
繼續執行
繼續執行
(0, 1, 2, 3, 4)
通過輸出結果可以判斷出，list() 和 tuple() 底層實現和 for 迴圈的遍歷過程是類似的
相比迭代器，生成器最明顯的優勢就是節省記憶體空間，即它不會一次性生成所有的資料，而是什麼時候需要，什麼時候生成。