生成器generator
生成器指的是生成器对象，可以由生成器表达式得到，也可以使用yield关键字得到一个生成器函数，
调用这个函数得到一个生成器对象
生成器函数
函数体中包含yield语句的函数，返回生成器对象
生成器对象，是一个可迭代对象，是一个迭代器
生成器对象，是延迟计算、惰性求值的
def inc(): for i in range(5): yield iprint(type(inc))print(type(inc()))x = inc()print(type(x))print(next(x))for m in x: print(m, '*')for m in x: print(m, '**')
普通的函数调用fn()，函数会立即执行完毕，但是生成器函数可以使用next函数多次执行
生成器函数等价于生成器表达式，只不过生成器函数可以更加复杂
def gen(): print("line 1") yield 1 print("line 2") yield 2 print("line 3") yield 3next(gen())next(gen())g =gen()print(next(g))print(next(g))print(next(g))print(next(g, 'End'))print(next(g, 'End')) 总结：
包含yield语句的生成器函数生成 生成器对象 的时候，生成器函数的函数体不会立即执行；
next(generator)会从函数的当前位置向后执行到之后碰到的第一个yield语句，会弹出值，并暂停函数执行；
再次调用next函数，和上一条一样的处理过程；
没有多余的yield语句能被执行，继续调用next函数，会抛出StopIteration异常。
生成器应用
无限循环
def counter(): i = 0 while True: i += 1 yield idef inc(c): return next(c)c = counter()print(inc(c))print(inc(c))
计数器：def inc(): def counter(): i = 0 while True: i += 1 yield i c = counter() return lambda : next(c)foo = inc()print(foo())print(foo())
处理递归问题：def fib(): x = 0 y = 1 while True: yield y x, y = y, x+yfoo = fib()for _ in range(5): print(next(foo))for _ in range(100): next(foo)print(next(foo))
协程coroutine:
生成器的高级用法；
比进程、线程轻量级；
是在用户空间调试函数的一种实现；
python3 asyncio就是协程实现，已经加入到标准库；
python 3.5 使用async、await关键字直接原生支持协程；
协程调试器实现思路：
有2个生成器A、B
next(A)后，A执行到了yield语句暂停，然后去执行next(B)，B执行到yield语句也暂停，
然后再次调用next(A),再调用next(B)，周而复始，就实现了调试的效果；
可以引入调试的策略来实现切换的方式；
协程是一种非抢占式调试；
yield from
yield from是python3.3出现的新的语法；
yield from iterable 是 for item in iterable: yield item 形式的语法糖；
def inc(): for x in range(10): yield xfoo = inc()print(next(foo))print(next(foo))
等价于下面的代码
def inc(): yield from range(10)foo = inc()print(next(foo))print(next(foo))
还可以 从可迭代对象中一个个拿元素
def counter(n): for x in range(n): yield xdef inc(n): yield from counter(n)foo = inc(10)print(next(foo))print(next(foo))