生成器的两个特点：
1.惰性机制
2.生成器，在被调用之前，只是代表着一段没有被执行过的代码
一个有意思的python面试题，是下面的这个样子
def add(a,b): #普通求和函数
return a + b
def test(): #生成器函数
for r in range(4):
yield r
g=test()
for n in [2,10]:
g=(add(n,i) for i in g)
print(list(g))
第一步分解
代码块注释如下（还是上面的内容，只是注释加多了）
def add(a,b): #普通求和函数
return a + b
def test(): #生成器函数
for r in range(4):
yield r
g=test() #获取生成器对象，后面的操作都指向这个对象，这和直接执行fun()函数销效果是不一样的
for n in [2,10]: #因为前面已经定义了生成器g,这个for循环的代码块等于是重新定义了变量g,
g=(add(n,i) for i in g) #重新定义的这个变量g也是一个生成器，使用推导式定义的生成器
print(list(g)) #list自带for方法，所以list(g)会一次性把上面列表生成器的值拿完
第二步分解
代码简化（对上面的代码做了简化，但是都是等效的，主要是对for循环做了简化）
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def add(a,b): #普通求和函数
return a + b
def test(): #生成器函数
for r in range(4):
yield r
g=test()
n=2 #这一行到下一步后，就没有了，我开始没理解。为什么就可以省略了？答案是当n=2时，只是生成了一个生成器，而并没有执行括号里面的代码，因为这时，没有人去调用
#这个生成器，所以这时的g只是代表着一段代码：(add(n,i) for i in g)。
g=(add(n,i) for i in g)
n=10
g=(add(n,i) for i in g)
print(list(g))
第三步分解
代码简化（对上面的代码做了简化，但是都是等效的，主要是对n重新赋值的过程做了简化）
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def add(a,b):
return a + b
def test():
for r in range(4):
yield r
g=test()
n=10 #和上面的代码做比较，n重新赋值了两次，第二次已经把一次的赋值覆盖掉了，但是g因为前面做过定义，需要带入。
#因为n=2时，没有执行括号里面的代码，所以，走到了n=10。但是，这时括号里面的代码还是没有执行，这个时候的g也不过是
#一段代码：(add(n,i) for i in g)。而且，这时的n已经被重新赋值了，n=10.已经在内存中存在了。
g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in g))#这里最外层括号里的g，是n=2时的生成器，第二步已经说过，那时的g只不过是一段代码，所以直接带过来就好了。
print(list(g))
第四步分解
代码简化（对上面的代码做了简化，但是都是等效的,带入数字10）
def add(a,b):
return a + b
def test():
for r in range(4):
yield r
g=test()
g=(add(10,i) for i in (add(10,i) for i in g))
print(list(g))#走到这里时，因为list中有__next__()，所以开始跟生成器要值了，生成器开始循环起来。
#因为for循环自带__next__方法，所以for循环作用于生成器的时候也是一次性遍历完的，并不需要单独的在一个一个执行next
#分别带入i值0,1,2,3，可以生成g的一个生成器结果，再通过list(g)一次性拿完
