生成器+列表生成式，生成器可以节省内存，随时调取函数运行，以及实现多线程运行函数，__next__()和.send(参数)的区别，a,b=b,a+b其实是元祖的用法，出现异常状态用try...except StopIteration来处理

列表生成式：是代码更简洁.

也可以是函数，比如func(i)

生成器:generator

列表生成式，是中括号，改成小括号，就是生成器：

如果你用列表生成式，生成一亿个数据：这里会卡好久，会生成一亿个数据到内存里去。

而用生成器，立马会得到生成器的内存地址，不需要等待：

但是要注意，生成器c不允许使用下标的方式，进行取值。因为循环还没计算到这个值。

• 生成器只有在调用时才会生成相应的数据；
• 生成器有一种方法c.__next__(),来取下一个值，只有下一个next，没办法返回上一个值。它每次只保留一个值；
• 只记录当前位置；
• 只有一个方法__next__()方法。在py2里，生成器的下一个方法的写法是next()

现在我们用另外一种方法来创建一个生成器：

fib（10）代表max生成10个数列，a代表第一个值，b代表第二个值，n表示循环10次

这里很容易混淆，大家一定要注意！！！

结果如下：

这个时候，我们把print(b)替换为yield b，yield是产量的意思，这个时候，这个fib()就是生成器了

yield的作用，就是中断状态，就是返回当前状态的值，并且函数停在这个位置。yield在第一次next的时候，函数执行到yield就返回，（yield之前的程序执行完，yield后面的就不执行了！），紧接着第二次next的时候，首先，函数会继续执行yield后面的程序，然后继续执行循环，直至执行到yield之前的函数！！！如此反复。

而且。这个fib(100)这个生成器非常牛逼，可以用f.__netxt__()的方式，随时调用函数fib()，随时执行，调用一次以后可以去干别的时候，回头再来执行一次。这个就是生成器的牛逼之处！！！

如果你不用for循环，一直用__next__()方法，就会超过数值，这个时候会报错，出一个异常代码StopIteration:done

注意函数里的return '---done---',那么在报错的打印中就也会返回这个return这个字符串：

return在这里的作用就是异常的时候打印的东西。

我们现在要对异常做处理：我们要抓住异常状态用try...except StopIteration来处理

只要出的错误是StopIteration，那么下面的代码就可以抓住，然后做相应的处理：

在 try里用next(生成器)的写法跟__next__()方法是一样的效果。

生成器还有一个牛逼的用法，实现多线程的并行效果：

这个是一个典型的生产者消费者模型，一个人生产包子，一个吃包子：

首先我们牢记，yield的作用，就是中断状态，就是返回当前状态的值，并且函数停在这个位置。yield在第一次next的时候，函数执行到yield就返回，（yield之前的程序执行完，yield后面的就不执行了！），紧接着第二次next的时候，首先，函数会继续执行yield后面的程序，然后继续执行循环，直至执行到yield之前的函数！！！如此反复。

我们这里发现用__next__()不会给yield传值，但是send(变量)可以相当于是__next__()，而且给yield传值了！

我们再看生产者的代码：

上面的这个方法也叫异步，也叫协程，nginx用的也是这个方法