python生成器与迭代器

列表生成式：

a = [i*2 for i in range(10)]

可直接快速生成一个列表，这种方式是一次性生成所有结果，假如range参数很大，那么生成这个列表会耗时较长，下一条语句不得不等待很久才执行，且假如只需列表中的几个数值，那么这种一次性生成结果的方式会很占用内存

生成器：

b = (i*2 for i in range(10))
print('b---> %s'%b)
print(b.__next__())
print(b.__next__())
print('-----------')
print(b.__next__())

b---> <generator object <genexpr> at 0x000000000085CBA0>
0
2
-----------
4

b为一个生成器，通过next调用。生成器不会像列表生成式一样一次性生成所有结果，它只返回了一个对象地址。只有在调用的时候才会生成相应的结果，且它只会记住当前结果，前面执行过的结果并不会记住

生成器实例：

import time

def customer(name):
    print('%s, 我要开始吃包子了'% name)
    while True:
        baozi = yield
        print('包子[%s]来了，被[%s]吃了'% (baozi,name))

def producer(name):
    c = customer('A') #只把函数变成了生成器，不会打印任何任内容
    c2 = customer('B')
    c.__next__() #函数走到baozi = yield并返回，打印print('%s, 我要开始吃包子了'% name)
    c2.__next__()
    print('我要准备做包子啦')
    for i in range(3):
        time.sleep(1)
        print('做了2个包子')
        c.send(i) #进入baozi = yield并传值，打印print('包子[%s]来了，被[%s]吃了'% (baozi,name))，打印后回到baozi = yield，然后进行c2.send(i)如此循环
        c2.send(i)

producer('Tim')

A, 我要开始吃包子了
B, 我要开始吃包子了
我要准备做包子啦
做了2个包子
包子[0]来了，被[A]吃了
包子[0]来了，被[B]吃了
做了2个包子
包子[1]来了，被[A]吃了
包子[1]来了，被[B]吃了
做了2个包子
包子[2]来了，被[A]吃了
包子[2]来了，被[B]吃了

next()只是调用yield，不能传值，send调用yield同时传值。每次走到yield会停下来，下次从这里开始

迭代器：
可迭代对象iterable只可用于for循环的对象，如集合、生成器。迭代器对象iterator是指可以被next()
函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。iterator对象表示的是一个数据流
，可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们不能提前直到它的长度，只能不断的通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以iterator对象是惰性的，只有在需要返回下一个数据的时候它才会计算。可迭代对象不一定是迭代器对象如集合类list，但是可以通过iter(list)将其转换成iterator对象。生成器对象都是迭代器对象