生成器的生活实例
每天要吃一个鸡蛋
1，超市买一框鸡蛋，60个，管60
2，养一只母鸡，母鸡每天下蛋，60天，一天下一个蛋
对于计算机页言
关注的是数据的空间
相当于本例子中，鸡蛋的空间
1，60个，比较占空间的
2，1个鸡蛋，比较省空间
对于生活而言，方式2，还是比较新鲜的
。。
列表生成式
li = [i for i in range(100000000000）
结果
在内存中划一块空间
存储数据【1，2，。。。。100000000000】
写一个公式出来
需要用的时候，公式给我算出结果，给我数据
什么是生成器？
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator
生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为，python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回值函数，每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。
生成器类似于返回值为数组的一个函数，这个函数可以接受参数，可以被调用，但是，不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组，生成器一次只能产生一个值，这样消耗的内存数量将大大减小，而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值，因此生成器看起来像是一个函数，但是表现得却像是迭代器
创建一个生成器
通过列表生成式
把列表生成式中的[]
替换为()
得到的就是一个生成器
通过函数的改造
在函数中添加yield
那么该函数的调用，就是在创造一个生成器
yield
英 [jiːld] 美 [jiːld]
v.
出产(作物);产生(收益、效益等);提供;屈服;让步;放弃;缴出
n.
产量;产出;利润
函数中如果有了yield
该函数就不是一个普通的函数了
它是一个生成器函数
生成器函数名（）
可以得到一生成器
这种效果类似于
类名（）
得到一个对象
生成器的使用
生成器对象.__next__（）
执行生成器函数中的代码
同时返回yield后面的数据
yield的效果
相当于一个保存点
如果生成器调用__next__方法，会从上一个保存点开始，直到遇见了yield就会停住，同时返回yield后面的数据
for循环遍历的本质
for 变量 in 列表：
print(变量)第一步，它会调用列表的__iter__方法，得到一个迭代器
obj = li.__iter__()
# obj.__next__()
# obj.__iter__()第二步，针对这个迭代器，进行方法的调用
它会调用这个迭代器的__next__方法
并且把值，赋给 变量
第三步，打印输出这个变量
第四步，继续打印输出这个变量
第五步。。。继续，直到无法获得变量，遇到一个异常
上述的第三，四五步可以通过一个无限循环来解决
在循环中捕捉这个异常，捕捉成功就退出无限循环，让程序结束
li = ["张飞", "马超"]
obj = li.__iter__()
while True:
try:
i = obj.__next__()
print(i)
except StopIteration as t:
break
