生成器是python非常有用的一项特性。若想了解生成器，需要首先了解迭代器。

　　一、迭代器：便于较大数据的集合，节省内存

　　可迭代对象是指：提供next方法（要么返回下一项、要么引发异常）的对象。

　　迭代器是指满足迭代器协议，可以访问迭代对象的函数。如最常用的for循环，和sum、min、max等函数。

# list是可迭代对象，for访问list
list_ = [1,2,4]
for i in list:print(i)

# python文件满足迭代协议，提供next方法，是可迭代对象
# for 迭代访问python文件
with open('file.py') as f:
    for line in f:
        print(line)
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　　注意：迭代器访问迭代对象，只能从前向后顺序执行，不能回头。

　　二、生成器：支持延迟操作，一次返回一个结果

　　延迟操作：在需要的时候才产生结果，不是立即产生结果。

　　python生成器有两种形式：生成器函数和生成器表达式。

　　（一）生成器函数：使用yield替代return返回值，每次next执行一次函数到yield处，下一次next从上一次yield结束位置继续执行，知道迭代结束抛出异常。

　　（二）生成器表达式：生成器表达式使用圆括号（）代替中括号[]。

# 生成器函数,用yield代替return返回
# 生成器返回自然数的平方
def gensquares(N):
    for i in range(N):
        yield i*i
# 迭代器调用
for i in gensquares(5):
    print(i,end=' ')   # 0 1 4 9 16

# 生成器表达式
# 常规写法：
squares = [x**2 for x in range(5)]
print(type(squares))   # <class 'list'>
print(squares)         # [0, 1, 4, 9, 16]
# 生成器表达式写法：
squares = (x**2 for x in range(5))
print(type(squares))   # <class 'generator'>
print(squares)         # <generator object <genexpr> at 0x02189E40>
print(next(squares))   # 0
print(next(squares))   # 1
print(next(squares))   # 4
print(next(squares))    # 9
print(next(squares))    # 16
print(next(squares))     # StopIteration
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　　注意：生成器只能遍历一次，如果已经遍历过，之后将不再有结果返回。