18.弄懂生成器节约内存一边计算一边生成
1.使用列表生成式可以方便快捷的生成列表，但是若生成一个很大的列表，势必会占用大量的内容。那我们是否能在计算的过程中，一边计算一边生成喃？答案是肯定的，我们使用生成器generator。
2.生成器的创建很简单，最简单的一种是把生成式的[]替换成()
a= [x*x for x in range(10)]
print(type(a))
b= (x*x for x in range(10))
print(type(b))
3.我们使用python内置的next()函数依次取出生成器中的数值，因为生成器中保存的是代码，并且生成器是可迭代的。因此我们可以使用for...in语句进行迭代
a= [x*x for x in range(10)]
print(type(a))
b= (x*x for x in range(10))
print(type(b))
from collections import Iterable
print('generator is iterable?',isinstance(b,Iterable))
for data in b:
print(data)
generator is iterable? True
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
4.第二种使用generator的方式是yield,若一个函数中有yield关键字，那这个函数就不再是普通的函数，它是一个generator。并且其执行流程和普通的函数有区别。generator每次调用next才运行，遇到yield关键字返回。再次执行next,又返回上次yield的位置接着执行。
首先，如果你还没有对yield有个初步分认识，那么你先把yield看做“return”，这个是直观的，它首先是个return，普通的return是什么意思，就是在程序中返回某个值，返回之后程序就不再往下运行了。看做return之后再把它看做一个是生成器（generator）的一部分（带yield的函数才是真正的迭代器），好了，如果你对这些不明白的话，那先把yield看做return,然后直接看下面的程序，你就会明白yield的全部意思了：
def foo():
print("starting...")
while True:
res = yield 4
print("res:",res)
g = foo()
print(next(g))
print("*"*20)
print(next(g))
就这么简单的几行代码就让你明白什么是yield，代码的输出这个：
starting...
4
********************
res: None
4
我直接解释代码运行顺序，相当于代码单步调试：
1.程序开始执行以后，因为foo函数中有yield关键字，所以foo函数并不会真的执行，而是先得到一个生成器g(相当于一个对象)
2.直到调用next方法，foo函数正式开始执行，先执行foo函数中的print方法，然后进入while循环
3.程序遇到yield关键字，然后把yield想想成return,return了一个4之后，程序停止，并没有执行赋值给res操作，此时next(g)语句执行完成，所以输出的前两行（第一个是while上面的print的结果,第二个是return出的结果）是执行print(next(g))的结果，
4.程序执行print("*"*20)，输出20个*
5.又开始执行下面的print(next(g)),这个时候和上面那个差不多，不过不同的是，这个时候是从刚才那个next程序停止的地方开始执行的，也就是要执行res的赋值操作，这时候要注意，这个时候赋值操作的右边是没有值的（因为刚才那个是return出去了，并没有给赋值操作的左边传参数），所以这个时候res赋值是None,所以接着下面的输出就是res:None,
6.程序会继续在while里执行，又一次碰到yield,这个时候同样return 出4，然后程序停止，print函数输出的4就是这次return出的4.
到这里你可能就明白yield和return的关系和区别了，带yield的函数是一个生成器，而不是一个函数了，这个生成器有一个函数就是next函数，next就相当于“下一步”生成哪个数，这一次的next开始的地方是接着上一次的next停止的地方执行的，所以调用next的时候，生成器并不会从foo函数的开始执行，只是接着上一步停止的地方开始，然后遇到yield后，return出要生成的数，此步就结束。
*****************************************************************
再看一个这个生成器的send函数的例子，这个例子就把上面那个例子的最后一行换掉了，输出结果：
def foo():
print("starting...")
while True:
res = yield 4
print("res:",res)
g = foo()
print(next(g))
print("*"*20)
print(g.send(7))
starting...
4
********************
res: 7
4
先大致说一下send函数的概念：此时你应该注意到上面那个的紫色的字，还有上面那个res的值为什么是None，这个变成了7，到底为什么，这是因为，send是发送一个参数给res的，因为上面讲到，return的时候，并没有把4赋值给res，下次执行的时候只好继续执行赋值操作，只好赋值为None了，而如果用send的话，开始执行的时候，先接着上一次（return 4之后）执行，先把7赋值给了res,然后执行next的作用，遇见下一回的yield，return出结果后结束。
5.程序执行g.send(7)，程序会从yield关键字那一行继续向下运行，send会把7这个值赋值给res变量
6.由于send方法中包含next()方法，所以程序会继续向下运行执行print方法，然后再次进入while循环
7.程序执行再次遇到yield关键字，yield会返回后面的值后，程序再次暂停，直到再次调用next方法或send方法。
这就结束了，说一下，为什么用这个生成器，是因为如果用List的话，会占用更大的空间，比如说取0,1,2,3,4,5,6............1000
你可能会这样：
for n in range(1000):
a=n
这个时候range(1000)就默认生成一个含有1000个数的list了，所以很占内存。
这个时候你可以用刚才的yield组合成生成器进行实现，也可以用xrange(1000)这个生成器实现
yield组合：
def foo(num):
print("starting...")
while num<10:
num=num+1
yield num
for n in foo(0):
print(n)
输出：
starting...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
xrange(1000):
for n in xrange(1000):
a=n
其中要注意的是python3时已经没有xrange()了，在python3中，range()就是xrange()了，你可以在python3中查看range()的类型，它已经是个