所谓协同程序，就是可以运行的独立函数调用，函数可以暂停或者挂起，并在需要的时候从程序离开的地方继续或者重新开始。
生成器可以暂时挂起函数，并保留函数的局部变量等数据，然后在再次调用它的时候，从上次暂停的位置继续执行下去。
一个函数中如果有yield语句，则被定义为生成器。
实例1：
1 >>> def myGen():
2 print("生成器被执行了！")
3 yield 1 #暂停一次，相当于return，返回1
4 yield 2 #暂停一次，相当于return，返回2
5
6
7 >>> myG = myGen()
8 >>> next(myG)
9 生成器被执行了！
10 1
11 >>> next(myG)
12 2
像前面介绍的斐波那契的例子，也可以用生成器来实现：
1 >>> def fibs():
2 a = 0
3 b = 1
4 while True:
5 a,b = b,a + b
6 yield a
7
8
9 >>> for each in fibs():
10 if each > 100:
11 break
12 print(each)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
89
列表推导式表达：
100以内，能被2整除，但不能被3整除的所有整数
1 >>> a = [i for i in range(100) if not (i % 2) and (i % 3 )]
2 >>> a
3 [2, 4, 8, 10, 14, 16, 20, 22, 26, 28, 32, 34, 38, 40, 44, 46, 50, 52, 56, 58, 62, 64, 68, 70, 74, 76, 80, 82, 86, 88, 92, 94, 98]
字典推导式：
10以内是否为偶数
1 >>> a = {i:i % 2 == 0 for i in range(10)}
2 >>> a
3 {0: True, 1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False}
集合推导式：
1 >>> a = {i for i in [1,2,3,3,4,5,5,5,6,7,7,8]}
2 >>> a
3 {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
元组生成器推导式：
1 >>> e = (i for i in range(5))
2 >>> next(e)
3 0
4 >>> next(e)
5 1
6 >>> next(e)
7 2