通过列表表达式可以直接生成列表，不过列表一旦生成就需要为所有元素分配内存，有时候会很消耗资源。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的内存空间。

在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器(Generator)。

创建列表

法一：

test = range(10)

print type(test)

#

法二：

test = [item for item in range(10)]

print type(test)

#

创建生成器

test = (item for item in range(10))

print type(test)

#

生成器是一个可以自动推导后续元素的对象，为了得到其元素，我们可以直接通过 next() 方法：

test = (item for item in range(10))

print type(test)

print test.next()

print test.next()

print test.next()

#

#

#

#

另外一种方式是用 for 可以直接迭代生成器的所有元素：

test = (item for item in range(10))

print type(test)

for item in test:

print item

#

#

#

#

#

#

#

#

#

#

#

注意，每一次调用 next() 都使得生成器推导出下一个元素，使得生成器的元素减少：

test = (item for item in range(10))

print type(test)

print test.next()

print test.next()

#至此，生成器中只还有8个元素

for index, item in enumerate(test):

print index, '=', item

#

#

#

# 0 = 2

# 1 = 3

# 2 = 4

# 3 = 5

# 4 = 6

# 5 = 7

# 6 = 8

# 7 = 9

用函数创建生成器

如果函数中包含 yield ，那么该函数就变成了一个生成器。

函数类型的生成器的特点是：在每次调用 next() 的时候执行，遇到 yield 语句就完成一个元素的推导并返回，再次执行 next() 时从上次返回的 yield 语句处继续向后执行：

def func(): def func():

print 'one' print 'one'

yield 1 yield 1

print 'two' print 'two'

yield 2 yield 2

print 'three' print 'three'

yield 3 yield 3

test = func() test = func()

test.next() test.next()

test.next() test.next()

for item in test: for item in test:

print item item

# one # one

# two # two

# three # three

# 3 # 此时并没有打印生成器的最后一个元素值

生成器函数应用示例

用生成器产生斐波拉契数列(Fibonacci)，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

直接打印元素：

def func(max):

before = 0

after = 1

while after < max:

print before

before, after = after, before + after

func(10)

#

#

#

#

#

#

使用列表保存结果：

def func(max):

list = []

before = 0

after = 1

while after < max:

list.append(before)

before, after = after, before + after

return list

my_list = func(10)

print my_list

# [0, 1, 1, 2, 3, 5]

使用生成器：

def func(max):

before = 0

after = 1

while after < max:

yield before

before, after = after, before + after

test = func(10)

print test

for item in test:

print item

#

#

#

#

#

#

#

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