Python 中的生成器（关键词：Python/生成器/生成器表达式/生成器函数/生成器对象）

11 列表推导式和生成器表达式的优劣

列表推导式是 1 次构造列表中的所有结果；
生成器表达式不是 1 次构造出所有结果，对内存占用相对较小。

对于非常大的结果集合的计算，生成器表达式要优于列表推导式。

参考文献：

1. 《Python 学习手册（第 4 版）》 - 第 20 章 - 生成器表达式：迭代器遇到列表解析 - P506，P507。

10 生成器（生成器表达式、生成器函数、生成器对象）

这里暂时仅介绍生成器函数。

yield：yield item 这行代码会产生 1 个值，提供给 next(...) 的调用方；此外，还会暂停执行生成器，让调用方继续工作，直到需要使用另一个值时，再调用 next() 。调用方会从生成器中拉取值。
（《流畅的 Python》 - P381）

生成器函数：带有 yield 语句的函数。
生成器函数在生成值的时刻挂起，并保存状态；当函数恢复时，可以继续执行。

>>> def f():
	print('hello')
	yield 1
	print('i am')
	yield 2
	print('henry')

>>> g = f()
>>> g.__next__()
hello
1
>>> g.__next__()
i am
2
>>> g.__next__()
henry
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    g.__next__()
StopIteration

参考文献：

1. 《Python 学习手册（第 4 版）》 - 第 20 章 - 重访迭代器：生成器 - P501——…。

11 生成器的 close() 方法

结合书籍、代码，我的理解：
close() 方法用于关闭生成器。

>>> g = f()
>>> g.__next__()
hello
1
>>> g.close()
>>> g.__next__()
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    g.__next__()
StopIteration

参考文献：

1. 《Python 学习手册（第 4 版）》 - 。。。 - P505，P506；
2. 《Python 参考手册（第 4 版 · 修订版）》 - P83——P89。