else:
raise StopIteration()
兼容python2
def next(self):
return self.next()
f = Fib(10)
print([i for i in f])
#[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
#### 什么是生成器
知道迭代器之后，就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等其他语言是一样的，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，因此它有和迭代器一样的特性，唯一的区别在于实现方式上不一样，后者更加简洁
最简单的生成器函数：
def func(n):
... yield n*2
...
func
<function func at 0x00000000029F6EB8>
g = func(5)
g
<generator object func at 0x0000000002908630>
func就是一个生成器函数，调用该函数时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。注意yield对应的值在函数被调用时不会立刻返回，而是调用next方法时（本质上for循环也是调用next方法）才返回
g = func(5)
next(g)
10
g = func(5)
for i in g:
... print(i)
...
10
那为什么要用生成器呢？显然，用生成器在逼格上要比迭代器高几个等级，它没有那么多冗长代码了，而且性能上一样的高效，为什么不用呢？来看看用生成器实现斐波那契数列有多简单。
def fib(n):
prev, curr = 0, 1
while n > 0:
n -= 1
yield curr
prev, curr = curr, curr + prev
print([i for i in fib(10)])
#[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
#### 生成器表达式
在前面一期「这样写代码更优雅」的文章里面曾经介绍过列表推导式（listcomprehension），生成器表达式与列表推导式长的非常像，但是它俩返回的对象不一样，前者返回生成器对象，后者返回列表对象。
g = (x*2 for x in range(10))
type(g)
<type 'generator'>
l = [x*2 for x in range(10)]
type(l)
<type 'list'>
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