generator
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。
在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
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
generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
generator可以用函数来实现。
斐波拉契数列
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a = b
b = a + b
n = n + 1
return 'done'
注意，赋值语句：
a, b = b, a + b
相当于：
t = (b, a + b) # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含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函数，调用一个generator函数将返回一个generator：
最难理解的就是generator函数和普通函数的执行流程不一样。普通函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
小结
generator是非常强大的工具，在Python中，可以简单地把列表生成式改成generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。
要理解generator的工作原理，它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素，并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说，遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句，就是结束generator的指令，for循环随之结束。
generator函数的调用实际返回一个generator对象：
f = fib(100)
print(f)
（练习）杨辉三角
def triangles():
L = [1]
while True:
yield L
L = [1] + [L[i] + L[i + 1] for i in range(len(L) - 1)] + [1]
# 期待输出:
# [1]
# [1, 1]
# [1, 2, 1]
# [1, 3, 3, 1]
# [1, 4, 6, 4, 1]
# [1, 5, 10, 10, 5, 1]
# [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
# [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
# [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
# [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
n = 0
results = []
for t in triangles():
results.append(t)
n = n + 1
if n == 10:
break
for t in results:
print(t)
if results == [
[1],
[1, 1],
[1, 2, 1],
[1, 3, 3, 1],
[1, 4, 6, 4, 1],
[1, 5, 10, 10, 5, 1],
[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1],
[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1],
[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1],
[1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
]:
print('测试通过!')
else:
print('测试失败!')
学习别人代码。
