什么是生成器？
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，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。
1.生成器的特点
- 节约内存
- 迭代到下一次的调用时，所使用的参数是第一次所保留下的，即是说，在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的，而不是新创建的。
2.创建生成器方法
最简单的方法，只要把一个列表生成式的[]改成()，就是一个生成器，列表生成式：L= [x*2 for x in range(5)]：
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候，还可以用函数来实现一个生成器。
下面我使用一个fib函数实现生成器：
用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中。上面我使用while循环调用next()
来获取返回值。
迭代器
迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
1. 可迭代对象
以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等；
一类是 generator ，包括生成器和带 yield 的generator function。
这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象： Iterable 。
什么是迭代器？
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
生成器都是 Iterator 对象，但 list 、 dict 、 str 虽然是 Iterable ，却不是 Iterator ，把 list 、 dict 、 str 等 Iterable 变成 Iterator 可以使用 iter() 函数
