一，概述
生成器是Python编程中的高级技能，但是各种项目中可以随处见到生成器的身影，所以不得不去理解，使用它
提到生成器，总不可避免的把迭代器拉出来对比，生成器是一个在行为上和迭代器非常类似的对象
如果将迭代器比成Android，生成器是IOS,两者功能是差不多，但是生成器更加优雅
二，迭代器
迭代器用于迭代操作（for循环)的对象，像列表一样可以获取其中的每一个元素
任何实现了__next__方法（python2中是next）的对象都可以称其为迭代器
它和列表的区别在于，构建迭代器的时候，不像列表将所有的元素一次性加载到内存中，而是以一种
延迟计算（lazy evaluation）的方式返回元素
这正是它的优点，比如列表中含有一千万个整数，需要占超过400Ｍ的内存，而使用迭代器只需要使用几十字节的空间，因为它并没有将所有的元素装载到内存中，而是等到调用next方法的时候，才返回该元素(call by need)，本质上for 循环就是不断的调用迭代器的next方法
三，生成器
知道迭代器之后，可以正式进入生成器的话题了，普通函数用return返回一个值，和
Java等其他语言一样，然而在Python中还有一种函数,用关键字yield来返回值
这种函数叫生成器函数，函数被调用时候会返回一个生成器对象，
生成器本质上还是一个迭代器，也是用在迭代操作中，因此它和迭代器一样的特性
唯一的区别是实现方式上不一样，后者更加简洁
fun就是一个生成器函数，调用该函数时候返回对象就是生成器g,
这个生成器对象的行为和迭代器是非常相似的，可以用在for 循环等场景中
yield对应的值在函数被调用的时候不会立刻返回，而是调用next方法的时候才返回
（本质上for 循环也是调用next方法）
为什么要使用生成器呢？显然，用生成器没有那么多冗余的代码，而且性能上一样的高效，为什么不用呢？
四，生成器表达式
生成器表达式和列表推导式很像，但是它们返回的对象不一样，
生成器返回生成器对象，列表推导式返回列表对象
