生成器不會把結果保存在一個系列中，而是保存生成器的狀態，在每次進行迭代時返回一個值，直到遇到StopIteration異常結束。
生成器表達式： 通列表解析語法，只不過把列表解析的[]換成()
生成器表達式能做的事情列表解析基本都能處理，只不過在需要處理的序列比較大時，列表解析比較費內存。
>>> 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-生成器函數： 在函數中如果出現了yield關鍵字，那么該函數就不再是普通函數，而是生成器函數。
但是生成器函數可以生產一個無線的序列，這樣列表根本沒有辦法進行處理。
yield 的作用就是把一個函數變成一個 generator，帶有 yield 的函數不再是一個普通函數，Python 解釋器會將其視為一個 generator。
下面為一個可以無窮生產奇數的生成器函數。
def odd(): n=1 while True: yield n n+=2odd_num = odd()count = 0for o in odd_num: if count >=5: break print(o) count +=1當然通過手動編寫迭代器可以實現類似的效果，只不過生成器更加直觀易懂
class Iter: def __init__(self): self.start=-1 def __iter__(self): return self def __next__(self): self.start +=2 return self.startI = Iter()for count in range(5): print(next(I))題外話： 生成器是包含有__iter()和next__()方法的，所以可以直接使用for來迭代，而沒有包含StopIteration的自編Iter來只能通過手動循環來迭代。
>>> from collections import Iterable>>> from collections import Iterator>>> isinstance(odd_num, Iterable)True>>> isinstance(odd_num, Iterator)True>>> iter(odd_num) is odd_numTrue>>> help(odd_num)Help on generator object:odd = class generator(object) | Methods defined here: | | __iter__(self, /) | Implement iter(self). | | __next__(self, /) | Implement next(self). ......看到上面的結果，現在你可以很有信心的按照Iterator的方式進行循環了吧！
在 for 循環執行時，每次循環都會執行 fab 函數內部的代碼，執行到 yield b 時，fab 函數就返回一個迭代值，下次迭代時，代碼從 yield b 的下一條語句繼續執行，而函數的本地變量看起來和上次中斷執行前是完全一樣的，于是函數繼續執行，直到再次遇到 yield。看起來就好像一個函數在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次，每次中斷都會通過 yield 返回當前的迭代值。
>>> def g1():... yield 1...>>> g=g1()>>> next(g) #第一次調用next(g)時，會在執行完yield語句后掛起，所以此時程序并沒有執行結束。1>>> next(g) #程序試圖從yield語句的下一條語句開始執行，發現已經到了結尾，所以拋出StopIteration異常。Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration>>>>>> def g2():... yield 'a'... return... yield 'b'...>>> g=g2()>>> next(g) #程序停留在執行完yield 'a'語句后的位置。'a'>>> next(g) #程序發現下一條語句是return，所以拋出StopIteration異常，這樣yield 'b'語句永遠也不會執行。Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration生成器沒有辦法使用return來返回值。
>>> 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 >>> help(odd_num)Help on generator object:odd = class generator(object) | Methods defined here: ...... | close(...) | close() -> raise GeneratorExit inside generator. | | send(...) | send(arg) -> send 'arg' into generator, | return next yielded value or raise StopIteration. | | throw(...) | throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator, | return next yielded value or raise StopIteration. ......手動關閉生成器函數，后面的調用會直接返回StopIteration異常。
>>> def g4():... yield 1... yield 2... yield 3...>>> g=g4()>>> next(g)1>>> g.close()>>> next(g) #關閉后，yield 2和yield 3語句將不再起作用Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration生成器函數最大的特點是可以接受外部傳入的一個變量，并根據變量內容計算結果后返回。
這是生成器函數最難理解的地方，也是最重要的地方，實現后面我會講到的協程就全靠它了。
def gen(): value=0 while True: receive=yield value if receive=='e': break value = 'got: %s' % receiveg=gen()print(g.send(None)) print(g.send('aaa'))print(g.send(3))print(g.send('e'))執行流程：
當我們g.send('e')時，程序會執行break然后推出循環，最后整個函數執行完畢，所以會得到StopIteration異常。
最后的執行結果如下：
0got: aaagot: 3Traceback (most recent call last):File "h.py", line 14, in <module> print(g.send('e'))StopIteration用來向生成器函數送入一個異常，可以結束系統定義的異常，或者自定義的異常。
throw()后直接跑出異常并結束程序，或者消耗掉一個yield，或者在沒有下一個yield的時候直接進行到程序的結尾。
def gen(): while True: try: yield 'normal value' yield 'normal value 2' print('here') except ValueError: print('we got ValueError here') except TypeError: breakg=gen()print(next(g))print(g.throw(ValueError))print(next(g))print(g.throw(TypeError))輸出結果為：
normal valuewe got ValueError herenormal valuenormal value 2Traceback (most recent call last): File "h.py", line 15, in <module> print(g.throw(TypeError))StopIteration解釋：
下面給出一個綜合例子，用來把一個多維列表展開，或者說扁平化多維列表)
def flatten(nested): try: #如果是字符串，那么手動拋出TypeError。 if isinstance(nested, str): raise TypeError for sublist in nested: #yield flatten(sublist) for element in flatten(sublist): #yield element print('got:', element) except TypeError: #print('here') yield nested L=['aaadf',[1,2,3],2,4,[5,[6,[8,[9]],'ddf'],7]]for num in flatten(L): print(num)如果理解起來有點困難，那么把print語句的注釋打開在進行查看就比較明了了。
yield產生的函數就是一個迭代器，所以我們通常會把它放在循環語句中進行輸出結果。
有時候我們需要把這個yield產生的迭代器放在另一個生成器函數中，也就是生成器嵌套。
比如下面的例子：
def inner(): for i in range(10): yield idef outer(): g_inner=inner() #這是一個生成器 while True: res = g_inner.send(None) yield resg_outer=outer()while True: try: print(g_outer.send(None)) except StopIteration: break此時，我們可以采用yield from語句來減少我么你的工作量。
def outer2(): yield from inner()當然 ，yield from語句的重點是幫我們自動處理內外層之間的異常問題，這里有2篇寫的很好的文章，所以我就不再啰嗦了。
http://blog.theerrorlog.com/yield-from-in-python-3.html
http://stackoverflow.com/questions/9708902/in-practice-what-are-the-main-uses-for-the-new-yield-from-syntax-in-python-3
說明：
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