python中若生成列表會佔用一定內存，若這個列表很大，在不使用、使用很少幾個元素的情況下會浪費一些內存，因此python設計了一個叫做生成器(generator)的東西，用來動態生成列表，根據需要產生列表元素，避免內存浪費。
同時，如果需要生成一個無限大的列表，一般方法無法滿足，也需要使用生成器。
不使用生成器生成列表
<code> list = []
for i in range(1, 10000):
list.append(i)
print(list)/<code>結果：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11...]
生成器生成列表：列表推導式方式
<code># 與列表推導式不同：列表推導式是[]，而生成器是() g = (i for i in range(1, 10000)) # 獲取列表元素方法一 ele_1 = g.(__next__()) # 獲取列表元素方法二 ele_2 = next(g)/<code>
結果：1
2
生成器生成列表：函數方式
<code>def func():
n = 0
while True:
n += 1
yield n
g = func()
print(next(g))
print(next(g))/<code>結果：1
2
關於yield
普通Python函數一般結束於return、函數結束或者異常，一旦函數調用結束，函數所做工作以及保存在局部變量中的數據都會丟失，再次調用這個函數，一切都將從頭創建。
yield可以看作專門給生成器使用的return，其使用方法與return大致相同，但含義有區別：
return（沒有return關鍵字的函數可認為return None)關鍵字的意思就是將控制權交還調用者。而yield可翻譯為產出、產生，其控制權的轉移是暫時的，可以理解為保存狀態+return，當再次調用時，可從保存狀態中恢復數據，繼續進行相關操作。
<code>def g():
print('A')
yield 1
print('B')
yield 2
print('C')
for i in g():
print(i)/<code>結果：A
1
B
2
C
分析：for i in g()執行g()
-->print('A')打印A
-->yield 1返回值1並保存工作狀態，這裡i=1
-->print(i)打印1
-->繼續for i in g()執行g()，自yield 1保存的工作狀態下恢復繼續執行print('B'),打印B
-->yield 2返回值2並保存工作狀態，這裡i=2
-->print(i)打印2
-->繼續for i in g()執行g()，自yield 2保存的工作狀態下恢復繼續執行print('C'),打印C
-->沒有yield返回值，因此for操作接受不到值，停止操作
生成器經典例子：斐波那契數列
斐波那契（Fibonacci）數列是這樣一個數列：斐波那契數列指的是這樣一個數列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89...。其第0項是0，第1項是第一個1，這個數列從第3項開始，每一項都等於前兩項之和。
- 不用生成器：
<code>def fab():
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n += 1
print(fab(5))/<code>- 使用生成器：僅需要把print(b)改為yield b即可
<code>def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
for n in fab(5):
print(n)/<code>結果相同：都是1 1 2 3 5
