二、生成器（可以看做是一种数据类型）
描述：
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，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？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：
列表解析（列表生成式）：
#生成一个列表[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
#方式一:正常思维 for循环方法生成
li=[]
for i in range(10):
li.append(i)
print(li) #方式二：列表解析
li2=[i for i in range(10)]
print(li2) li3=[i for i in range(10) if i>5]
print(li3)
生成器的两种生成方式：
#创建生成器----列表解析方式
gen=(i for i in range(10))
#如果想获取迭代器中的元素可以通过next()或__next__()获取
print(next(gen))
print(next(gen))
print(gen.__next__())
print(gen.__next__())
print("-----------")
#但是一般都不会使用next方法获取生成器中的元素，太恶心！！！
#因为生成器也是可迭代对象，所以一般使用for循环获取生成器中的元素
for i in gen:
print(i) 14 #创建生成器----函数方式
def func():
yield 0
yield 1
yield 2
yield 3
for i in func():
print(i)
具有yield关键字的函数都是生成器，yield可以理解为return，返回后面的值给调用者。不同的是return返回后，函数会释放，而生成器则不会。在直接调用next方法或用for语句进行下一次迭代时，生成器会从yield下一句开始执行，直至遇到下一个yield。
迭代器，可迭代对象，生成器关系：
