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生成器：generator
与列表生成器类似，区别在于生成器是一边循环一边计算，具有“惰性”。
1.创建方法是：把一个列表生成式外层的[]改成()
2.1）通过next(g)方法打印出generator中元素，到计算最后一个元素时出现StopIteration的错误
2.2）通过for循环打印generator元素，不考虑StopIteration的错误
3.斐波拉契数列
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b #注意:tuple = (b,a+b),a=t[0],b=t[1]
n = n + 1 # b = a+b 中的 a 是未被t[0]赋值的原始a
return 'done'
4.通过函数创建generator，将上函数中的print(b)改为yield b
5.generator和函数的执行流程区别：
函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回；generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
6.for循环调用generator时，无return语句的返回值。需通过须捕获StopIteration错误得到。
7.杨辉三角函数，还没写出来，我需要想想。。
>>> def triangles():
... L = [1]
... while True:
... yield L
... L = [1] + [L[i]+L[i+1] for i in range(0, len(L)-1)] + [1]
... L.append(1)
...
>>> n = 0
>>> for t in triangles():
... print(t)
... n += 1
... if n == 10:
... break
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迭代器
1.凡是可作用于for循环的对象都是可迭代对象（Iterable）
如：集合数据类型（list、tuple、dict、set、str）和`generator
#判断是否为Iterable类型
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
2.凡是可作用于next()函数的对象都是迭代器（Iterator）,表示惰性计算的序列；
如：generator都是、使用iter()函数变成生成器的list、dict、str
#判断是否为Iterator类型
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
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#使用iter()函数变成生成器的list
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
小白的我需要注意：调用generator时，首先要生成一个generator对象(理解为：需要给它个名字)。
如:g = (x * x for x in range(10)) , next(g)
o = odd(), next(o)其中odd()函数为含有yield关键词的generator function
