python中的generator保存的是算法，真正需要计算出值的时候才会去往下计算出值。它是一种惰性计算（lazy evaluation）。
要创建一个generator有两种方式。
第一种方法：把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
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>>> 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)) # 注意把[]改成()后，不是生成一个tuple，而是生成一个generator>>> g
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第二种方式：在函数中使用yield关键字，函数就变成了一个generator。
函数里有了yield后，执行到yield就会停住，当需要再往下算时才会再往下算。所以生成器函数即使是有无限循环也没关系，它需要算到多少就会算多少，不需要就不往下算。
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def fib():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
f = fib()
print f, next(f), next(f), next(f)
#
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如上例，第一次输出f，它就是一个generator，之后每次next，它就执行到yield a。
当然其实平常很少用到next()，我们直接用for循环就可以遍历一个generator，其实for循环的内部实现就是不停调用next()。
生成器可以避免不必要的计算，带来性能上的提升；而且会节约空间，可以实现无限循环（无穷大的）的数据结构。
生成器语法
生成器表达式： 通列表解析语法，只不过把列表解析的[]换成()
生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理，只不过在需要处理的序列比较大时，列表解析比较费内存。
生成器函数： 在函数中如果出现了yield关键字，那么该函数就不再是普通函数，而是生成器函数。
在Python中，yield就是这样的一个生成器。
yield 生成器的运行机制：
当你问生成器要一个数时，生成器会执行，直至出现 yield 语句，生成器把 yield 的参数给你，之后生成器就不会往下继续运行。 当你问他要下一个数时，他会从上次的状态。开始运行，直至出现yield语句，把参数给你，之后停下。如此反复 直至退出函数。
yield的使用：
在Python中，当你定义一个函数，使用了yield关键字时，这个函数就是一个生成器，它的执行会和其他普通的函数有很多不同，函数返回的是一个对象，而不是你平常 所用return语句那样，能得到结果值。如果想取得值，那得调用next()函数
下面以斐波拉契为例：
#coding:utf8
def fib(max): #10
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max: #n<10
#print(b)
yield b
a, b = b, a + b
n += 1
return
f = fib(10)
for i in f:
print f
从上面的运行机制描述中，可以获知，程序运行到yield这行时，就不会继续往下执行。而是返回一个包含当前函数所有参数的状态的iterator对象。目的就是为了第二次被调用时，能够访问到函数所有的参数值都是第一次访问时的值，而不是重新赋值。
程序第一次调用时：
def fib(max): #10
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max: #n<10
#print(b)
yield b #这时a,b值分别为0,1，当然，程序也在执行到这时，返回
a, b = b, a + b程序第二次调用时：
从前面可知，第一次调用时，a,b=0,0，那么，我们第二次调用时（其实就是调用第一次返回的iterator对象的next()方法），程序跳到yield语句处，
执行a,b = b, a+b语句，此时值变为：a,b = 0, (0+1) => a,b = 0, 1
程序继续while循环，当然，再一次碰到了yield a 语句，也是像第一次那样，保存函数所有参数的状态，返回一个包含这些参数状态的iterator对象。
等待第三次的调用....
通过上面的分析，可以一次类推的展示了yield的详细运行过程了！
通过使用生成器的语法，可以免去写迭代器类的繁琐代码，如，上面的例子使用迭代类来实现，代码如下：
#coding:UTF8
class Fib:
def __init__(self, max):
self.max = max
print self.max
def __iter__(self):
self.a = 0
self.b = 1
self.n = 0
return self
def next(self):
fib = self.n
if fib >= self.max:
raise StopIteration
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.n += 1
return self.a
f = Fib(10)
for i in f:
print iyield 与 return
在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕时返回StopIteration；
如果遇到return,如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。
如果在return后返回一个值，会直接报错，生成器没有办法使用return来返回值。
生成器支持的方法（借鉴别人的例子，感觉蛮好的）
close(...) | close() -> raise GeneratorExit inside generator. | | next(...) | x.next() -> the next value, or raise StopIteration | | send(...) | send(arg) -> send 'arg' into generator, | return next yielded value or raise StopIteration. | | throw(...) | throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator, | return next yielded value or raise StopIteration.
close()
手动关闭生成器函数，后面的调用会直接返回StopIteration异常。
#coding:UTF8
def fib():
yield 1
yield 2
yield 3
f = fib()
print f.next()
f.close()
print f.next()
send()
生成器函数最大的特点是可以接受外部传入的一个变量，并根据变量内容计算结果后返回。
这是生成器函数最难理解的地方，也是最重要的地方，
def gen():
value=0
while True:
receive=yield value
if receive=='e':
break
value = 'got: %s' % receive
g=gen()
print(g.send(None))
print(g.send('aaa'))
print(g.send(3))
print(g.send('e'))执行流程：
通过g.send(None)或者next(g)可以启动生成器函数，并执行到第一个yield语句结束的位置。此时，执行完了yield语句，但是没有给receive赋值。yield value会输出初始值0注意：在启动生成器函数时只能send(None),如果试图输入其它的值都会得到错误提示信息。
通过g.send(‘aaa’)，会传入aaa，并赋值给receive，然后计算出value的值，并回到while头部，执行yield value语句有停止。此时yield value会输出”got: aaa”，然后挂起。
通过g.send(3)，会重复第2步，最后输出结果为”got: 3″
当我们g.send(‘e’)时，程序会执行break然后推出循环，最后整个函数执行完毕，所以会得到StopIteration异常。
最后的执行结果如下：
0 got: aaa got: 3 Traceback (most recent call last): File "1.py", line 15, inprint(g.send('e')) StopIteration
throw()
用来向生成器函数送入一个异常，可以结束系统定义的异常，或者自定义的异常。
throw()后直接跑出异常并结束程序，或者消耗掉一个yield，或者在没有下一个yield的时候直接进行到程序的结尾。
def gen():
while True:
try:
yield 'normal value'
yield 'normal value 2'
print('here')
except ValueError:
print('we got ValueError here')
except TypeError:
break
g=gen()
print(next(g))
print(g.throw(ValueError))
print(next(g))
print(g.throw(TypeError))执行流程：
print(next(g))：会输出normal value，并停留在yield ‘normal value 2’之前。
由于执行了g.throw(ValueError)，所以会跳过所有后续的try语句，也就是说yield ‘normal value 2’不会被执行，然后进入到except语句，打印出we got ValueError here。然后再次进入到while语句部分，消耗一个yield，所以会输出normal value。
print(next(g))，会执行yield ‘normal value 2’语句，并停留在执行完该语句后的位置。
g.throw(TypeError)：会跳出try语句，从而print(‘here’)不会被执行，然后执行break语句，跳出while循环，然后到达程序结尾，所以跑出StopIteration异常。
