列表生成式:

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例一：

a = [i+1 for i in range(10)]
print(a)

输出：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

例二：

L = [1, 2, 3, 4, 5]
print([i*i for i in L if i>3])

输出:

[16, 25]

例三：

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
print([i*a for i in L for a in I if i > 2 if a < 8])

输出：

[18, 21, 24, 28, 30, 35]

生成器：

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。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们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。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。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：

示例：

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in L for a in I )
print(g)

输出：

at 0x00000276586C1F48>

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。

我们可以直接打印出list的每一个元素，可以通过generator的next()方法

next(g)

例一：

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in L for a in I )
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

输出：

6
7
8

例二：

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in L for a in I if i > 2 if a < 8)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

输出：

18
21
24

因为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。正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

例三：

g = (i*i for i in range(0, 5))
for i in g:
    print(i)

当我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()方法，而是通过for循环来迭代它。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

def fib(max):
  n,a,b = 0,0,1

  while n < max:
    #print(b)
    yield b
    a,b = b,a+b

    n += 1

  return 'done'

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本文名称：python生成器与迭代器详解-创新互联
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