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在python中，我们可以使用列表存储数据，但是当我们数据量特别大的时候，一个列表存储所有的数据就占用了很大的内存，这个时候就可以使用生成器来完成数据列表的存储，而且还不占用内存。

生成器的元素是按照某种算法推导，只在下一次需要下个元素的时候，才去生成新的元素，这样的好处就是不必一次性生成所有的元素，节省大量的存储空间。

我们应该常使用过列表推导式生成一个列表：

list1 = [x for x in range(10)]

我们可以使用类似的方式，简单的创建一个生成器，直接把列表推导式的[]换为()：

gen1 = (x for x in range(10))

我们也可以使用生成器函数，在函数的内部使用yield关键字。只要函数内部使用了yield，则这个函数不再是普通函数，而是一个生成器。在这种方式下，生成器可以实现无限制的列表元素，而列表推导式就无法做到。

def test():
    i = 0
    while i < 5:
        data = yield i
        print(data)
        i += 1
gen = test()

生成器能够迭代的关键是它有一个next()方法，原理就是通过不断地调用next()方法，直到抛出一个异常。

虽然可以使用next()来获取下个元素的值，但是这种方式遇到结束时，一般都是抛出异常，需要程序员自己捕获异常处理，使用起来不太方便。一般都是使用for循环来遍历，整个生成器，而且结束时也不需要自己处理异常。

yield相当于return一个值，并且记住该位置，下次迭代时，代码从yield的下一条语句开始执行。

生成器还可以使用send()让生成器继续走下一步，结果和next()一样，但send()可以传递一个值给到生成器，这个值作为yield表达式整体的结果。

可以看下面的简单的例子：

def yield_func(n):
    for i in range(10):
        yield call(i)
        print('i=', i)
    print('Done')

def call(i):
    return i * i

for i in yield_func(5):
    print(i, ',')