在以下的文章之中我們來了解一下什麼是python中生成器。了解一下python生成器是什麼，以及生成器在python程式設計之中能起到什麼樣的作用。
python生成器是什麼？
透過列表生成式，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，如果我們只需要存取前面幾個元素，那後面絕大多數元素佔用的空間都白白浪費了。
所以，如果列表元素可以依照某種演算法推導出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推導出後續的元素呢？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。
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()，就創建了一個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>
我們創建了一個generator後，通過for循環來迭代它，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，用類似列表產生式的for迴圈無法實現的時候，還可以用函數來實作。
例如，著名的斐波拉契數列（Fibonacci），除第一個和第二個數外，任一個數都可由前兩個數相加得到：
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'請注意，賦值語句：
a, b = b, a + b
相當於：
t = (b, a + b) # t是一个tuplea = t[0]b = t[1]
但不必明確寫出臨時變數t就可以賦值。
上面的函數可以輸出斐波那契數列的前N個數：
>>> fib(6)112358'done'
#仔細觀察，可以看出，fib函數其實是定義了斐波拉契數列的推論規則，可以從第一個元素開始，推導出後續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。
也就是說，上面的函數和generator只有一步之遙。要把fib函數變成generator，只要要把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。如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那麼這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator：
>>> f = fib(6) >>> f<generator object fib at 0x104feaaa0>
這裡，最難理解的就是generator和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行，遇到return語句或最後一行函數語句就回傳。而變成generator的函數，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。
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