生成器(generator)概念

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。

>>> def g2():
...     yield ‘a‘
...     return
...     yield ‘b‘
...
>>> g=g2()
>>> next(g)    #程序停留在执行完yield ‘a‘语句后的位置。
‘a‘
>>> next(g)    #程序发现下一条语句是return，所以抛出StopIteration异常，这样yield ‘b‘语句永远也不会执行。
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

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。

>>> def g3():
...     yield ‘hello‘
...     return ‘world‘
...
>>> g=g3()
>>> next(g)
‘hello‘
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration: world

生成器支持的方法更详细请看http://python.jobbole.com/81911/