列表生成器（列表生成式）：
使用此种方式生成的列表会放在内存中占用内存
a = [x*2 for x in range(1, 11)]
print(a) # >>> [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
# 完成3步：1. 从列表中取出每一个元素
# 2. 对每一个元素操作
# 3. 放回列表中 # 这里对函数的操作，即 x*2 也可以用函数来代替
# def f(n):
# return n**2
#
# a = [f(x) for x in range(1, 11)]
# print(a)
生成器：值不在生成器中。（比喻：生成器是厨师，不调用的话就不给你做饭，即生成数据。）
- 优点是不占用内存，因此不能像列表一样直接根据索引取元素，只能按顺序一个一个取
- 生成器是可迭代对象 iterable。（元组，字典，列表，集合，生成器都是可迭代对象）
- 什么是可迭代对象：从现象上看能进行 for 循环的都是可迭代对象，但是本质上有_iter_（）方法的才是可迭代对象。
- 生成器最难理解的是：generator 和函数的执行流程不一样。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。
- 生成器在创建的时候就已经决定了能计算出值的个数，调用 next 的次数超过这个值就会报StopIteration
生成器有两种实现方式:
# 第一种，使用小括号方式生成
s = (x*x for x in range(1, 11)) # 创建一个生成器
print(s) # <generator object <genexpr> at 0x000000FD2251A318> # 第二种，使用 yield
# foo() 是一个生成器对象。只要有 yield，foo（）这种写法就不会再被当作函数执行
def foo():
print('ok1')
yield 1
print('ok2')
yield 2
# 没有return，默认 return None
既然说了生成器里面是没有值的，那么我们想要取得值的时候怎么办呢？用什么方法呢？（我感觉生成器就像是造出来的一个有生成值的作用的机器，你不去启动它，他就不会生成值。我们让生成器计算出值所调用的方法，就是一个启动机器生成值的办法。）
有以下方法：
1. 调用内部函数__next__()方法，这个时候生成器会帮我们计算出第一个值。接着调用，接着生成第 2 个值.....
但是不建议调用此方法，因为这是内部特殊的方法
s = (x*x for x in range(1, 11)) # 创建一个生成器 print(s.__next__())
print(s.__next__()) # >>> 1
# >>> 4
2. 使用 next（）函数
#python2 中写法有区别：s.next()
print(next(s)) # 等价于 s.__next__() >>> 1
print(next(s))
#>>>1
#>>>4
记录一个自己遇到的问题：
# foo() 是一个生成器对象。
def foo():
print('ok1')
yield 1
print('ok2')
yield 2 # next(foo()) 是等于 1 ，yield 相当于一个 return， 把 1 返回给了next(foo())。但是此处我们并没有将 next(foo()) 进行打印，因此不会输出 1 next(foo())
next(foo()) #疑问抛出：观察下面输出，为什么总是输出 ok1 呢，难道不应该接着向下执行吗？？
#>>>ok1
#>>>ok1 # 再看另一种方式,这种方式便可以输出 ok1，ok2。
# 上面是 next(foo())，这样每次执行这个语句的时候，foo（）会被重新初始化，因此每次都从第一步开始执行
g = foo()
next(g)
next(g)
#>>>ok1
#>>>ok2
学习完了 next（）函数，接下来学习 send（）函数。
在使用send（）函数前，必须要进入这个生成器内。
send函数其实和next（）一样，都是进入生成器内，并且也是遇到 yield 返回，返回值也是 yield 的值。但是send多了一个功能，send（'hello'）函数是传一个值进去，但是这个值要给谁呢？
答案：传给 yield 前边的变量。 如 count = yield 1。 如果 yield 前边没有变量来接收这个值，也不会报错。
def foo():
print('ok1')
count = yield 1
print(count)
print('ok2')
yield 2 g = foo() s = g.send(None) # 相当于next(b) 第一次 send 前如果没有 next，但是又需要进入这个生成器，只能传一个 send(None)。
print(s)
s = g.send('eeee')
print(s) output：
ok1
1
eeee
ok2
2
生成器实现斐波那契数列：
def fib(max):
n, before, after = 0, 0, 1
while n < max:
# print(before)
yield before
before, after = after, before + after
n += 1 g = fib(8) for i in g:
print(i)
yield 实现伪并发（包子代码）
import time
def consumer(name):
print("%s 准备吃包子啦!" %name)
while True:
baozi = yield print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name)) def producer(name):
c = consumer('A')
c2 = consumer('B')
c.__next__()
c2.__next__()
print("老子开始准备做包子啦!")
for i in range(10):
time.sleep(1)
print("做了2个包子!")
c.send(i)
c2.send(i) producer("alex")