1. 生成器
利用迭代器，我們可以在每次迭代獲取數據（通過next()方法）時按照特定的規律進行生成。但是我們在實現一個迭代器時，關於當前迭代到的狀態需要我們自己記錄，進而才能根據當前狀態生成下一個數據。為了達到記錄當前狀態，並配合next()函數進行迭代使用，我們可以采用更簡便的語法，即生成器(generator)。生成器是一類特殊的迭代器。
2. 創建生成器方法1
要創建一個生成器，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的 [ ] 改成 ( )
3. 創建生成器方法2
generator非常強大。如果推算的算法比較復雜，用類似列表生成式的 for 循環無法實現的時候，還可以用函數來實現。
在使用生成器實現的方式中，我們將原本在迭代器__next__方法中實現的基本邏輯放到一個函數中來實現，但是將每次迭代返回數值的return換成了yield，此時新定義的函數便不再是函數，而是一個生成器了。簡單來說：只要在def中有yield關鍵字的 就稱為 生成器
此時按照調用函數的方式使用生成器就不再是執行函數體了，而是會返回一個生成器對象，然后就可以按照使用迭代器的方式來使用生成器了
總結
使用了yield關鍵字的函數不再是函數，而是生成器。（使用了yield的函數就是生成器）
yield關鍵字有兩點作用：
保存當前運行狀態（斷點），然后暫停執行，即將生成器（函數）掛起
將yield關鍵字后面表達式的值作為返回值返回，此時可以理解為起到了return的作用
可以使用next()函數讓生成器從斷點處繼續執行，即喚醒生成器（函數）
Python3中的生成器可以使用return返回最終運行的返回值，而Python2中的生成器不允許使用return返回一個返回值（即可以使用return從生成器中退出，但return后不能有任何表達式）。
4. 使用send喚醒
我們除了可以使用next()函數來喚醒生成器繼續執行外，還可以使用send()函數來喚醒執行。使用send()函數的一個好處是可以在喚醒的同時向斷點處傳入一個附加數據。
例子：執行到yield時，gen函數作用暫時保存，返回i的值; temp接收下次c.send("python")，send發送過來的值，c.next()等價c.send(None)
In [10]: def gen():
....: i = 0
....: while i<5:
....: temp = yield i
....: print(temp)
....: i+=1
....: