通過列表list生成器，我們可以直接創建一個列表 >>> x = list(range(1,11)) >>> x [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 　　但是，受到內存的限制，列表的容量是有限的，而且創建一個包含100 ...

生成器 只有在調用時才會生成相應的數據，只記錄當前位置 要創建一個generator，最簡單的就是，把一個列表生成式的 [] 改為 () 024681012141618 generator非常強大，如果推算的算法比較復雜，用類似列表 ...

在Python當中嗎，生成器是一種比較特殊的數據結構，也是十分常見的數據結構，它和列表推倒式的書寫方法一致，只是最外面的列表中括號被替換成了括號。凡是最外面是括號的推倒式則是生成器，在生成器當中我們不能夠像列表一樣通過索引得到一個元素的信息，而是需要調用__next__()方法或者next()方法 ...

列表的問題列表生成器可以直接創建一個表，但是，如果一個表中有100萬個元素，那么這個表太占空間，而且往往我們僅僅需要訪問前面幾個元素，后面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。 生成器如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們可以在循環的過程中不斷的推算出后續的元素。而不用一開始就創建整個 ...

生成器 生成器就是一個帶yield的函數（只要函數包含yield，函數調用就會返回一個生成器對象），普通的函數只能返回一次，但一個生成器能夠暫停執行並返回一個中間的結果，當生成器的next()方法被調用的時候，會從離開的地方繼續執行，並且能夠上次調用的所有局部變量保持不變。說得直白點，生成器 ...

的過程中不斷推算出后續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊 ...

列表生成式 通過上一篇介紹 列表生成式文章可以知道，它可以快速創建我們需要的列表 局限性 受內存限制，列表生成式創建的列表的容量肯定有限的 不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前幾個元素，那后面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了 什么是生成器 ...

通過上節的學習，我們知道使用列表生成式，可以直接創建一個列表。但是，有些時候，受到內存的限制等實際情況，列表生成式無法滿足。比如，一個長度為1000萬的列表，普通內存根本就不夠，又或者實際處理的過程中，我們只需要訪問前面幾個元素，那后面的的絕大部分的空間都浪費了。 思路：如果能做到一開始並不是 ...