生成器实质上就是迭代器。

　　三种方式获取生成器：

    01：通过生成器函数

    02：通过各种推导式实现生成器

    03：通过数据的转换也可以获取生成器

eg：普通函数

    def fun()

        print("")

        return

     ret=func()

     print(ret)

     结果：

     111

     222

 将函数的return  换成yield  就是生成器

     def fun()

        print("")

        yield

     ret=func()

     print(ret)

     结果：<generator object func at 0x10567ff68>

     打印结果：结果是一个函数名字的内存地址

原因：由于函数中存在了yield. 那么这个函数就是⼀个⽣成器

            函数. 这个时候. 我们再执⾏这个函数的时候. 就不再是函数的执⾏了.

            ⽽是获取这个⽣成器.如何使⽤呢? 想想迭代器. ⽣成器的本质是迭代器.

            所以. 我们可以直接执⾏__next__()来执⾏

     其实return和yield一样都有返回值，return返回值后，就退出函数，后面的函数就不在执行

     yield 则是在返回  返回值后 ，还给上一个yield 的变量赋值 

案例结果说明

例如：

         def eat():

             print("我吃什么啊")

             a = yield "馒头"

             print("a=",a)

             b = yield "⼤饼"

             print("b=",b)

             c = yield "⾲菜盒⼦"

             print("c=",c)

             yield "GAME OVER"

        gen = eat() # 获取⽣成器

        ret1 = gen.__next__()

        print(ret1)

        ret2 = gen.send("胡辣汤")

        print(ret2)

        ret3 = gen.send("狗粮")

        print(ret3)

        ret4 = gen.send("猫粮")

        print(ret4)

        打印结果：send和__next__()区别:

            1. send和next()都是让⽣成器向下走⼀次

            2. send可以给上⼀个yield的位置传递值, 不能给最后⼀个yield发送值.

               在第⼀次执⾏⽣

               成器代码的时候不能使⽤send()

案例解释

生成器可以用for循环来循环获取内部的元素：

def func():

             print(111)

             yield 222

             print(333)

             yield 444

             print(555)

             yield 666

        gen = func()  #这里并没有直接执行这个函数，只是获取了这个函数生成器，

        for i in gen:  #在循环这个函数后，生成器才会执行func()这个函数。i才会找gen要值，func才会执行

        print(i)

        结果:

        111

        222

        333

        444

        555

        666

　　例如：

    lst = []

    for i in range(1, 15):

        lst.append(i)

    print(lst)

    这个代码块是，给出一个列表，通过循环，将数字添加到新的列表中去

 　　　　lst = [i for i in range(1, 15)]

        print(lst)

        列表是常用写法：

        [ 结果 for 变量 in 可迭代对象]

        获取1-100内所有的偶数

        lst = [i for i in range(1, 100) if i % 2 == 0]

        print(lst)

　　生成器： 有yield的函数体

    列表推导式：（  [ 结果 for 变量 in 可迭代对象] ）

    列表推导式是通过一行来构建我们需要的列表，列表推导式看起来代码简单。但是出了

    错误很难排查！

　　1. 列表推导式比较耗内存. ⼀次性加载. ⽣成器表达式⼏乎不占⽤内存. 使⽤的时候才分

    　　配和使⽤内存

    2. 得到的值不⼀样. 列表推导式得到的是⼀个列表. ⽣成器表达式获取的是⼀个⽣成器.

 　　⽣成器表达式: (结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件筛选)

     ⽣成器表达式可以直接获取到⽣成器对象. ⽣成器对象可以直接进⾏for循环. ⽣成器具有

     惰性机制.