首先為什麼要有生成器？
通過列表生成式，我們可以直接建立一個列表。但是，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，不僅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。
這就是為什麼要有生成器的原因。
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：

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

建立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。

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。

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。
更好的方法是使用for迴圈，因為generator也是可迭代物件：

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
... 
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

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。

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：

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，用函式把它打印出來卻很容易：

def fib(max):
    n,a,b=0,0,1
    while n<max:
        print(b)
        a,b=b,a+b
        n+=1
    return 'done'

上面的函式可以輸出斐波那契數列的前N個數：

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8
'done'

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(b)改為yield b就可以了：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

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：

>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

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。

舉個簡單的例子，定義一個generator，依次返回數字1，3，5：

def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield(3)
    print('step 3')
    yield(5)

呼叫該generator時，首先要生成一個generator物件，然後用next()函式不斷獲得下一個返回值：

>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

可以看到，odd不是普通函式，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次呼叫next(o)就報錯。

回到fib的例子，我們在迴圈過程中不斷呼叫yield，就會不斷中斷。當然要給迴圈設定一個條件來退出迴圈，不然就會產生一個無限數列出來。

同樣的，把函式改成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迴圈來迭代：

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8

但是用for迴圈呼叫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：

>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done