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，
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator。
>>> ( i*2 i range(6 at 0x000000000106B360>
当我们把列表生成式变成了生产器，它会有__next__()方法(在2.7中是next())，此时我们每调用一次，就会生成一次数据：
>>> a=( i*2 i range(6>>> a.>>> a.2
>>> a.4
>>> a.6
>>>
普通的生成器
定义：yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator
yield作用：使函数状态停留在yield关键字执行完之后的状态，并返回当前的迭代值，当我们使用next方法的时候，会重新唤醒该函数，并从之前保留的状态继续执行下去yield下面的代码；
后续还提到send方法，作用是给yield发送返回数据，让我们来看看普通生成器。
=1
a<10=+=1=(a.())
((a.)
(a.1====24
?通常我们在使用的生成器的时候并不使用next的方法，而是使用for循环取得返回值(tips：当生成器执行到最后时候使用next方法会抛出StopIteration异常，而for循环不会。)；
=1
a<10+=1
i 1
2
3
4
5
6
7
8
9
<table style="height: 30px; width: 1132px; background-color: #afeeee; ; width: 1132px;" border="0">
<tr>
<td><span style="font-size: 16px;">二、迭代器</td>
</tr></table>
可迭代对象（Iterable)）：可以被for循环的对象或者数据类型叫做可迭代对象，所以像list、tuple、dict、set、str、generator都是可迭代对象，这些可迭代对象可以通过iter()方法成为迭代器；
迭代器：可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器，生成器是迭代器，但迭代器不一定是生成器；
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象
>>> collections >>> isinstance([],Iterator)
>>> isinstance([],Iterable)
>>> isinstance((i*2 i range(6)),Iterator)
>>> isinstance((i*2 i range(6
（编辑：李大同）
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