生成器（generator）

• 生成器，即生成一个容器。
• 在Python中，一边循环，一边计算的机制，称为生成器。
• 生成器可以理解为一种数据类型，这种数据类型自动实现了迭代器协议（其他数据类型需要调用自己的内置iter（）方法或__iter__()的内置函数），所以，生成器就是一个可迭代对象。
• 在Python中，使用生成器可以很方便的支持迭代器协议。

生成器优点

python使用生成器对延迟操作提供了支持，所谓延迟操作，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产生结果。

• 生成器是可迭代对象；
• 实现了延迟计算，省内存（按需执行）；
• 生成器本质和其他类型一样，都是实现了迭代器协议，只不过生成器是一边计算，一边生成，从而节省内存空间，其余的可迭代对象可没有这个功能。

生成器分类

• 生成器函数：生成器函数可以通过常规的def语句定义，不同的是，不是使用return返回，而是用yield一次返回一个结果，在每个结果之间挂起和继承它们的状态，来自动实现迭代协议。
• 生成器表达式：类似于列表推导，但，生成器返回按需生产结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表。

生成器表达式

• 生成器表达式：

gen_exp = (i for i in range(10))  #生成器表达式
print(gen_exp) #generator
# for i in gen_exp:  #取出生成器表达式的值，for循环
#     print(i)
print(gen_exp.__next__()) #next方法
print(gen_exp.__next__())
print(gen_exp.__next__())
print(gen_exp.__next__())
print(gen_exp.__next__())

• 生成器表达式和列表生成式比较：

g = (i for i in range(10**100))#生成器表达式
l = [i for i in range(10**100)]#列表生成式

print g.__next__()#更省内存，需要一个取一个
print l.__next__()#需要在内存中创建1行10**100列的序列

• 列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式，生成器表达式使用了”惰性计算”（lazy evaluation），只有在检索时才被赋值（evaluated），所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。
• python不但使用迭代器协议让for循环更加通用，大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象的如，sum函数是python的内置函数，该函数使用迭代器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协议。
• 生成器表达式并不是创建一个列表， 而是返回一个生成器，这个生成器在每次计算出一个条目后，把这个条目”产生”（yield）出来。

生成器函数

• 在Python中，使用了yield的函数就称为生成器。
• 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，可以理解为：生成器就是一个迭代器。
• 生成器和函数的执行流程不一样，函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就结束。在调用生成器运行过程中，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值。并在下一次执行next方法时，从当前位置继续运行。

>>> gen = (i for i in range(5))
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0x0000004DE29A70A0>
>>> next(gen)
0
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
2
>>> next(gen)
3
>>> next(gen)
4
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

注意：generator保存的是算法，每次调用next方法，就计算出gen的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多元素时，就StopIteration的错误。
当然，上面这种不断调用next(gen)，用着有点坑，正确的方法是使用for循环，因为generator也是iterator：

>>> g = (i for i in range(5))
>>> for i in g:
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

小例子：

def read_file(fpath): 
    BLOCK_SIZE = 1024 
    with open(fpath, 'rb') as f: 
        while True: 
            block = f.read(BLOCK_SIZE) 
            if block: 
                yield block 
            else: 
                return

如果直接对文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield，我们不再需要编写读文件的迭代类，就可以轻松实现文件读取。