生成器也是一種迭代器，但是它有迭代器的其他功能。那它有什麼特殊的功能呢？我們不妨舉個例子。
如果我們要產生乙個很大的列表，但是又不全拿出來，這時候列表所有資料都在記憶體中，大量資料的話將會非常耗記憶體。這時候如果列表元素按照某種演算法推算出來，我們需要時，就提出來，這樣就會省去大量的空間。
判斷生成器，也就是看生成器的標誌：yield 。 有了它就就變成了生成器
我們來舉個例子看一下。
# 生成器
def num(): # 斐波那契數列
a, b = 0,1
for i in range(5):
yield b
a,b = b,a+b
print(num) # 在這裡顯示是函式
c = num()
print(type(c)) # 在這裡顯示的就是生成器了
乙個是函式，乙個是生成器。當把函式賦給乙個值的時候，它就成為了生成器。
b = (x*2 for x in range(10))
print(type(b))
也可以用for迴圈來取出其中的元素。
b = (x*2 for x in range(10))
for num in b:
print(num)
def num(): # 斐波那契數列
a, b = 0,1
for i in range(5):
yield b
a,b = b,a+b
c = num()
next(c)
for i in c:
print(i)
列表推到式屬於生成器
舉個例子：
a = [x for x in range(10)]
print(a)
再拿這個例子公升級一下：
a = [x**2 for x in range(10)]
print(a)
解釋：
說明前面x是後面那個x的結果，我們同時也可以對後面的數進行操作
高階例子：
vec = [(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)]
a = [x for list in vec for x in list]
print(a)
解釋：
for迴圈後面還可以新增for迴圈，同時裡面的可以是元組、列表。
再高階例子：
print([x for x in range(1,8) if x%2 == 0])解釋：說明還可以對for迴圈得到的子專案進行判斷以及其他操作
關於生成器我自己覺得我還理解的不夠，這篇文章我還是會補充的，希望到時候能夠有了更深的理解。
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