在聊生成器之前 ，我们先看看什么是生成式？
a = [i*2 for i in range(10) ] 类似于这样的就是生成式
而把列表 “ [ ] ” 符号换成 " () " 则就称为 generator 类型
什么是生成器？
在 Python 中 ，使用了 yield 的函数被称为生成器。
跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数 ，只能用于迭代操作 ，更简单点理解生成器就是一个迭代器 。
生成器的特点：
1).只有在调用时才会生成相应的数据
2).只记录当前位置
3).只有一个__next__() 方法 。在python2.7中是 next()
下面我们用斐波那契数列，写一个生成器：
那么我们为什么要用生成器 ，它的优点是什么呢？
由于生成器只有在调用时 ，才会生成数据，所以它可以节省内存占用。而且生成器可在单线程下实现并发运算处理效果 ，这点很牛逼 。
以下是并行效果代码演示：
接下来我们来看看什么是迭代器？
我们知道 ，可以直接作用于for 循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如 list 、tuple 、dict、set 、str 等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function 。
我们把这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable 。
像生成器这样 ，不但可以作用于for循环 ，还可以被next() 函数不断调用并返回下一个值，
直到最后抛出StopIteration 错误表示无法继续返回下一个值了 。我们把这种可以被next()函数
调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator 。
由此可见 ，我们可以知道 ，生成器肯定是一个迭代器，但迭代器不一定是生成器。
当然我们也可以使用 iter() 函数 ，把可迭代对象(Iterable)变成迭代器(Iterator)
小结：
凡是可作用于for 循环的对象都是 Iterable 类型；
凡是可作用于next() 函数的对象都是Iterator类型 ，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list 、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter() 函数获得一个 Iterator 对象 。
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