今天來到了介紹Generator(生成器)，過去我們有介紹列表推導式，但其實dict、set也都可以用推導式的寫法，但是唯獨tuple很特別。

今天如果我們這樣寫(i for i in range(0, 11))把這串印出來，他就會是一個生成器<generator object <genexpr> at 0x102769270>，生成器有兩個特點

1. 只能取得一次的值
2. 函數裡面含有yield

   It looks like a normal function except that it contains yield expressions for producing a series of values usable in a for-loop or that can be retrieved one at a time with the next() function. - 「3.10.6 Python Documentation」

我們馬上用程式驗證看看以上兩個特點：

a = (i for i in range(0, 11))
for i in (1, 2):
    for j in a:
        print(j)

我把上面生成器的範例取出資料的動作重複做兩次，也確實只能取出一次資料，那我們接著再試看看，宣告一個方法裡面加上yield

def gen():
    yield 123
    
print(gen())  # <generator object gen at 0x10278e270>

加上yield的方法也確實是生成器，但是卻不清楚yield做什麼的嗎？ 從上面生成器的定義看起來感覺跟next()有點關係，那我們就用生成器搭配next()再試看看

def gen():
    yield 123
    yield 456
    yield 789
    
g = gen()
print(next(g))  # 123
print(next(g))  # 456
print(next(g))  # 789

可是我之前只介紹有next()卻沒有說他是幹嘛的嗎？

Retrieve the next item from the iterator by calling its next() method. If default is given, it is returned if the iterator is exhausted, otherwise StopIteration is raised. - 「3.10.6 Python Documentation

根據官方文件對next的描述，我們可以了解next()其實是幫助我們從生成器或者是迭代器中一直取出下一個資料，直到資料全部被取出。

那上面這個例子其實就可以很清楚的了解，yield能夠記住當下取得的部分，每呼叫一次next他會繼續往下取值。

最後分享一下我的心得，過去我在還沒有了解迭代器或者是生成器的時候，踩了滿多坑，也常常print出來是把迭代器或者是生成器物件印出來，卻發現沒有值，在了解之後可能還不是到很厲害，但是起碼你對這個概念有稍微認識，不至於到很陌生，通常對於越陌生的東西，我們就會感到越害怕，所以雖然我介紹的東西
可能不實用，但是認識它，你絕對不會有損失。

明天我要接著來分享一下字串格式化