生成器是一种特殊的迭代器，它提供了自定义迭代器的一种方式。生成器最牛逼的特点就是对延迟操作的支持，一次只返回一个结果，然后状态挂起，以便下次从此状态开始继续执行。
python中有两种类型的生成器:生成器函数和生成器表达式。
生成器函数
先看一下官方定义：A function which returns an iterator. It looks like a normal function except that it contains yield statements for producing a series a values usable in a for-loop or that can be retrieved one at a time with the next() function.
简单说，生成器函数是在函数体中存在yield关键字的函数。对，只是存在就足够使一个函数成为生成器函数了。
>>> def gen():
... yield
...
>>> g = gen()
>>> g
>>> print(next(g))
None
>>> dir(g)
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'next', 'send', 'throw']
在看一个稍正常点的例子:
>>> def gen1():
... x = 1
... yield x
... x += 1
... yield x
... x += 3
... yield x
...
>>> g = gen1()
>>> print(next(g))
1
>>> print(next(g))
2
>>> print(next(g))
5
>>> print(next(g))
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
StopIteration
由于生成器本身就是迭代器，所以只能遍历一次。有一种方法可以定义可重用的生成器，就是定义一个基于对象的生成器。任何在__iter__
方法中通过yield返回数据的类都可以用作对象生成器,注意是用作生成器，它并不是生成器。
>>> class counter(object):
... def __init__(self, a, b):
... self.a = a
... self.b = b
... def __iter__(self):
... num = self.a
... while self.b >= num:
... yield num
... num += 1
...
>>> c = counter(1, 3)
>>> for i in c:
... print i
...
1
2
3
>>> for i in c:
... print i
...
1
2
3
生成器表达式
生气表达式有一个比较经典的例子：
列表推导式(list comprehension)
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> [x*x for x in numbers]
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
集合推导式(set comprehension)
>>> {x*x for x in numbers}
set([1, 36, 9, 16, 25, 4])
字典推导式(dict comprehension)
>>> {x:x*x for x in numbers}
{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36}
生成器表达式呢，就是下面这样的(注意：这不是元组推导式(tuple comprehension),python中没有tuple comprehension)。
>>> gen = (x * x for x in numbers)
>>> gen
at 0x10a351b90>
>>> next(gen)
1
>>> list(gen)
[4, 9, 16, 25, 36]
其实,列表推导式,集合推导式和字典推导式都只是语法糖，它们都是使用生成器输出特定的类型而已。
(从python 2.5以后，添加了基于生成器构建的并发框架--协程)
