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生成器
当列表元素很多，而列表后续元素可以通过某种算法推导出来，我们就不用存储完整的列表，从而节省大量的空间。生成器可以利用for循环访问，也可以利用next()来一次访问元素。
创建生成器的两种方法：
1. 把一个列表生成式的[]改成()
2. 在函数代码中添加yield关键字
第一种是把一个列表生成式的[]改成()。例如：
>> list = [2*x for x in range(3)] #创建列表List=[0,2,4], range(3)=[0,1,2]
>>> list #list可以通过for或next()访问
[0, 2, 4]
>>> gene = (2*x for x in range(3)) #创建生成器gene
>>> gene
<generator object <genexpr> at 0x7fcdb6e0c3b8>
>>> next(gene) #访问生成器第1个元素
0
>>> next(gene) #访问生成器第2个元素
2
>>> next(gene) #访问生成器第3个元素
4
>>> next(gene) #上一步已经遍历完成，再次调用next()会报StopIteration的错误
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
第二种是在函数代码中添加yield关键字。在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值。并在下一次执行 next()方法时从当前位置继续运行。例如：
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
f = fib(6) #f是生成器，斐波拉契数列的前6项
print(next(f)) #输出斐波拉契数列的第1项
print(next(f)) #输出斐波拉契数列的第2项
print(next(f)) #输出斐波拉契数列的第3项
print(next(f)) #输出斐波拉契数列的第4项
print(next(f)) #输出斐波拉契数列的第5项
print(next(f)) #输出斐波拉契数列的第6项
print(next(f)) #生成器f只有6个元素，继续调用next()会提示错误StopIteration，并返回fib函数的返回值"done"
输出结果为：
1
1
2
3
5
8
Traceback (most recent call last):
File "gene.py", line 16, in <module>
print(next(f))
StopIteration: done
总结
通过for循环访问：集合类数据类型（列表等）、生成器和迭代器。
通过next()访问：迭代器和生成器