目录：
一、生成器
二、课时49课后习题及答案
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一、生成器
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生成器的学习并不涉及魔法方法，甚至它巧妙地避开了类和对象，仅通过普通地函数就可以实现了。
生成器其实是迭代器的一种实现。
- 生成器的发明一方面是为了使得Python更为简洁，因为，迭代器需要我们自己去定义一个类和实现相关的方法，而生成器则只需要在普通的函数中加上一个yield语句即可。
- 另一方面，生成器的发明，使得Python模仿协同程序的概念得以实现。所谓协同程序，就是可以运行得独立函数调用，函数可以暂停或者挂起，并在需要得时候从程序离开得地方继续或者重新开始。
对于调用一个普通的Python函数，一般是从函数的第一行代码开始执行，结束于return语句、异常、或者函数所有语句执行完毕。一旦函数将控制权交还给调用者，就意味着全部结束。函数中做的所有工作以及保存在局部变量中的数据都将丢失。再次调用这个函数时，一切将从头创建。
Python是通过生成器来实现类似于协同程序的概念：生成器可以暂时挂起函数，并保留函数的局部变量等数据，然后在再次调用它的时候，从上次暂停的位置继续执行下去。
举个例子：
>>> def myGen():
print("生成器被执行！")
yield 1
yield 2
>>> myG = myGen()
>>> next(myG)
生成器被执行！
1
>>> next(myG)
2
>>> next(myG)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#9>", line 1, in <module>
next(myG)
StopIteration
正如大家所见，当函数结束的时候，一个StopIteration异常就会抛出。由于Python的for循环会自动调用next（）方法和处理StopIteration异常，所以for循环当然也是可以对生成器产生作用的：
>>> for i in myGen():
print(i)
生成器被执行！
1
2
像前面介绍的斐波那契的例子，也可以用生成器来实现：
>>> def fibs():
a = 0
b = 1
while True:
a,b = b,a + b
yield a
>>> for each in fibs():
if each > 100:
break
print(each)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
89
事到如今，你应该已经很好的掌握了列表推到式子（并没有，哭唧唧），那下边这个列表推导式表达的是啥意思：
>>> a = [i for i in range(100) if not(i%2) and i%3]
其实上边这个列表推导式求得就是100以内，能被2整除但不能被3整除的所有整数：
>>> a [2, 4, 8, 10, 14, 16, 20, 22, 26, 28, 32, 34, 38, 40, 44, 46, 50, 52, 56, 58, 62, 64, 68, 70, 74, 76, 80, 82, 86, 88, 92, 94, 98]
python3除了有列表推导式，还有字典推导式：
>>> b = {i:i%2 == 0 for i in range(10)}
>>> b
{0: True, 1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False}
还有集合推导式：
>>> c = {i for i in [1,1,2,3,3,4,5,5,5,6,7,7,8]}
>>> c
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
那是否有字符串推导式和元组推导式呢？试一试：
>>> d = "I love zww" >>> d ‘I love zww‘
噢，不行，因为在双引号内，所有的东西都变成了字符串，所以不存在字符串推导式，那元组推导式呢？
>>> e = (i for i in range(10)) >>> e <generator object <genexpr> at 0x000002001EC4CB88>
咦？似乎这个不是什么推导式嘛。generator，多么熟悉的单词，就是生成器嘛！没错用普通小括号括起来的正是生成器推导式，来证明一下：
>>> next(e) 0 >>> next(e) 1 >>> next(e) 2 >>> next(e) 3 >>> next(e) 4
用for语句把剩下的给打印出来：
>>> for each in e:
print(each)
5
6
7
8
9
还有一个特性更牛，生成器推导式如果作为函数的参数，可以直接写推导式，而不用加小括号：
>>> sum(i for i in range(100) if i % 2) 2500
【扩展阅读】提高你的 Python：解释 yield 和 Generators（生成器）
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二、课时49课后习题及答案
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预知后文如何？请君耐心等待.
原文地址：https://www.cnblogs.com/DC0307/p/9538391.html