生成器不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态，在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。
生成器语法
生成器表达式： 通列表解析语法，只不过把列表解析的[]换成()
生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理，只不过在需要处理的序列比较大时，列表解析比较费内存。
>>> gen = (x**2 for x in range(5)) >>> gen <generator object <genexpr> at 0x0000000002FB7B40> >>> for g in gen: ... print(g, end=‘-‘) ... 0-1-4-9-16- >>> for x in [0,1,2,3,4,5]: ... print(x, end=‘-‘) ... 0-1-2-3-4-5-
生成器函数： 在函数中如果出现了yield关键字，那么该函数就不再是普通函数，而是生成器函数。
但是生成器函数可以生产一个无线的序列，这样列表根本没有办法进行处理。
yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator。
下面为一个可以无穷生产奇数的生成器函数：
def odd(): n=1 while True: yield n n+=2 odd_num = odd() count = 0 for o in odd_num: if count >=5: break print(o) count +=1
yield 与 return
在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕时返回StopIteration；
>>> def g1(): ... yield 1 ... >>> g=g1() >>> next(g) #第一次调用next(g)时，会在执行完yield语句后挂起，所以此时程序并没有执行结束。 1 >>> next(g) #程序试图从yield语句的下一条语句开始执行，发现已经到了结尾，所以抛出StopIteration异常。 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration >>>
如果遇到return,如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。
如果在return后返回一个值，那么这个值为StopIteration异常的说明，不是程序的返回值。
生成器没有办法使用return来返回值。
