Python中一边计算一边输出的机制，称之为 生成器 Generator
换句话说，生成器是一个类对象，具备 send函数
可以替代一次性计算过度的函数语句
生成器 是可被迭代的类型，并且可以被用作next函数，所以生成器一定是迭代器。
迭代器 和 可迭代 的 区别：
迭代器 是 可迭代的，可迭代的不一定是迭代器，可迭代的可以通过iter函数转换为迭代器。迭代器的标志之一是可以被作用于next函数。可迭代的标识之一是可以被用于for循环。
自定义数据类型，希望是可迭代的话，需要继承迭代器类型，改写next函数；或者支持__iter__函数转换为迭代器类型。
生成器相比迭代器，多支持了一个send方法，支持给生成器传入指定参数，来干涉下一步生成（迭代）。
生成器的next调用相当于 send(None)调用，就是不传入参数的生成（迭代）。
另外还多一个close()调用，结束此次生成过程。
实现生成器的一种方法是把列表生成式的[]变成()运算符就得到了一个生成器，实现自定义生成器类型的另外一种写法 是 使用yield关键字。
函数中yield的使用场景可能是 变量x = yield 表达式y
对应生成器的执行规则是，每次调用send函数，执行完表达式y，send的返回是表达式结果，下次调用send时，将send的参数传给x，然后启动直到下一次yield或者结束了就是StopIteration异常抛出。
但是对于生成器来说，首次生成（迭代）必须是send(None)调用，等价于next()调用。
为什么生成器生成器的首次启动 需要 Send(None)呢，我就是传参进去会有啥问题非要抛出异常吗？
因为从生成器的yield执行流程来看，它第一次生成的时候，又叫做启动生成器，是不没法接收传入参数的，所以可能是为了强调这一点，所以强制了首次生成的Send必须传None吧。
