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🌉一、生成器的概念
我们知道的迭代器有两种：一种是调用方法直接返回的，比如for循环就是Python自带的迭代器，一种是可迭代对象通过执行iter方法得到的，迭代器有的好处是可以节省内存。避免将大量数据一次性取出而导致的错误和内存不足问题。如果在某些情况下，我们也需要节省内存,就只能自己写。我们自己写的这个能实现迭代器功能的东西就叫生成器。
简而言之：生成器就是我们自己写的迭代器
🌉二、生成器函数的定义
🎇1、yield和return关键字的区别和相同点
yield是用于生成器。什么是生成器，你可以通俗的认为，在一个函数中，使用了yield来代替return的位置的函数，就是生成器。
✨（1）yield和return关键字的的不同点：
它不同于函数的使用方法是：函数使用return来进行返回值，每调用一次，返回一个新加工好的数据返回给你；yield不同，它会在调用生成器的时候，把数据生成object，然后当你需要用的时候，要用next()方法来取，同时不可逆。你可以通俗的叫它"轮转容器"，可用现实的一种实物来理解：水车，先yield来装入数据、产出generator object（你执行了含有yield关键字的函数，之后调用该函数不会的到返回值而是得到一个可迭代的对象"generator object" ）使用next()来释放；
好比水车转动后，车轮上的水槽装入水，随着轮子转动，被转到下面的水槽就能将水送入水道中流入田里。水车这个比方太恰当不过了，就是每次有个数据要取出来，先按照顺序将数据放进水车的水槽中，当后面在调用next函数的时候相当于使用水槽的水，并且是按照水车中原来进去的顺序进行取水的（先进先出） ‘
✨（2）yield和return关键字的的相同点：
相同点：都是返回函数执行的结果\
不同点：return 在返回结果后结束函数的运行，而yield 则是让函数变成一个生成器（或者叫做可迭代对象），生成器每次产生一个值（yield语句），函数被冻结，被唤醒后再产生一个值用一个栗子总结:
def f1(): return 'aaa' return 'bbb' def f2(): yield 'aaa' yield 'bbb' print(f1()) print(f2()) for i in f2(): print(i) 输出结果： aaa <generator object f2 at 0x000001731AFFFC10> aaa bbb
🎇2、生成器函数初识
✨（1）什么是生成器函数
一个包含yield关键字的函数就是一个生成器函数。yield可以为我们从函数中返回值，但是yield又不同于return，return的执行意味着程序的结束，调用生成器函数不会得到返回的具体的值，而是得到一个可迭代的对象。每一次获取这个可迭代对象的值，就能推动函数的执行，获取新的返回值。直到函数执行结束。
简而言之就是函数内部含有yield关键字的就是生成器函数
✨（2）生成器函数的好处
生成器有什么好处就是不会一下子在内存中生成太多数据，而是你找它要它才给你值，你不向它要它也不会返回值给你。
举个栗子：\
假如我预定了2000000件秋装服，我和工厂一说，工厂应该是先答应下来，然后再去生产，我可以一件一件的要，也可以一批一批的找工厂拿。而不能是一说要生产2000000件衣服，工厂一次性生产2000000件衣服在一起给我，等回来做好了，都冬天了。。。def produce(): """生产衣服""" for i in range(2000000): yield "生产了第%s件衣服"%i product_g = produce() print(product_g.__next__()) #要一件衣服 print(product_g.__next__()) #再要一件衣服 print(product_g.__next__()) #再要一件衣服 num = 0 for i in product_g: #要一批衣服，比如5件 print(i) num +=1 if num == 5: break #到这里我们找工厂拿了8件衣服，我一共让我的生产函数(也就是produce生成器函数)生产2000000件衣服。 #剩下的还有很多衣服，我们可以一直拿，也可以放着等想拿的时候再拿
