生成器
如果你想要一百万个数，而这些数里只有一百个数是你经常要用的，剩下的都几乎不怎么会用到，那么如果直接把这一百万个数全部放在list中是不明智的因为这会浪费较多存储空间，生成器就是为了解决这个问题而生的。
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，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
生成器表达式： 通列表解析语法，只不过把列表解析的[]换成()
宝宝都能学会的python编程教程15：高级特性2
我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？
如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：
宝宝都能学会的python编程教程15：高级特性2
当然这种获取值的方法很笨，所以我们一般用循环来迭代生成器的对象
宝宝都能学会的python编程教程15：高级特性2
迭代器
前面我们已经学过了for循环，我们知道for循环可以遍历list、tuple、dict、set、str和生成器。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
> True
>>> isinstance({}, Iterable)
> True
>>> isinstance('abc', Iterable)
> True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
> True
>>> isinstance(100, Iterable)
> False
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：
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