在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
列表所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。
如：仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
如果列表元素按照某种算法推算出来，那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。
简单一句话：我又想要得到庞大的数据，又想让它占用空间少，那就用生成器！
第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630> 创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
方法二， 如果一个函数中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator。调用函数就是创建了一个生成器（generator）对象。
（1）生成器(generator)能够迭代的关键是它有一个next()方法，
工作原理就是通过重复调用next()方法，直到捕获一个异常。
（2）带有 yield 的函数不再是一个普通函数，而是一个生成器generator。
可用next()调用生成器对象来取值。next 两种方式 t.__next__() | next(t)。
可用for 循环获取返回值（每执行一次，取生成器里面一个值）
（基本上不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代）。
（3）yield相当于 return 返回一个值，并且记住这个返回的位置，下次迭代时，代码从yield的下一条语句开始执行。
（4）.send() 和next()一样，都能让生成器继续往下走一步（下次遇到yield停），但send()能传一个值，这个值作为yield表达式整体的结果
——换句话说，就是send可以强行修改上一个yield表达式值。比如函数中有一个yield赋值，a = yield 5，第一次迭代到这里会返回5，a还没有赋值。第二次迭代时，使用.send(10)，那么，就是强行修改yield 5表达式的值为10，本来是5的，那么a=10
感受下yield返回值的过程（关注点：每次停在哪，下次又开始在哪）及send()传参的通讯过程，
思考None是如何产生的（第一次取值：yield 返回了 i 值 0，停在yield i，temp没赋到值。第二次取值，开始在print，temp没被赋值，故打印None，i加1，继续while判断，yield 返回了 i 值 1，停在yield i）：
>>> def test():
i=0
while i<5:
temp = yield i
print(temp)
i+=1
>>> a = test()
>>> a.__next__()
0
>>> a.__next__()
None
1
>>> a.__next__()
None
2
>>> a.send("Hello")
Hello
3
>>> 好了，话不多说，翠花，上栗子：
>>> #encoding:UTF-8
def yield_test(n):
for i in range(n):
yield call(i)
print("i=",i)
print("Done.")
>>> def call(i):
return i*2
>>> for i in yield_test(5):
print(i,",")
0 ,
i= 0
2 ,
i= 1
4 ,
i= 2
6 ,
i= 3
8 ,
i= 4
Done.理解的关键在于：下次迭代时，代码从yield的下一条语句开始执行。
总结：
什么是生成器？
生成器仅仅保存了一套生成数值的算法，并且没有让这个算法现在就开始执行，而是我什么时候调它，它什么时候开始计算一个新的值，并给你返回。
>>> def count_down(n):
while n>=0:
newn = yield n
print('newn',newn)
if newn:
print('if')
n = newn
print('n=',n)
else:
n -= 1
>>> cd = count_down(5)
>>> for i in cd:
print(i,',')
if i==5:
cd.send(3)
5 ,
newn 3
if
n= 3
3
newn None
2 ,
newn None
1 ,
newn None
0 ,
newn None
>>>结果：
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