列表生成式:

例一：

a = [i+1 for i in range(10)]
print(a)

輸出：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

例二：

L = [1, 2, 3, 4, 5]
print([i*i for i in L if i>3])

輸出:

[16, 25]

例三：

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
print([i*a for i in L for a in I if i > 2 if a < 8])

輸出：

[18, 21, 24, 28, 30, 35]

生成器：

通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那后面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

要創建一個generator，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()，就創建了一個generator：

示例：

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in L for a in I )
print(g)

輸出：

<generator object <genexpr> at 0x00000276586C1F48>

創建L和g的區別僅在于最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。

我們可以直接打印出list的每一個元素，可以通過generator的next()方法

next(g)

例一：

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in L for a in I )
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

輸出：

6
7
8

例二：

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in L for a in I if i > 2 if a < 8)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

輸出：

18
21
24

因為generator保存的是算法，每次調用next(g)就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最后一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤。正確的方法是使用for循環，因為generator也是可迭代對象：

例三：

g = (i*i for i in range(0, 5))
for i in g:
    print(i)

當我們創建了一個generator后，基本上永遠不會調用next()方法，而是通過for循環來迭代它。

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。