一.列表解析式（列表推倒式):
功能：是提供一种方便的列表创建方法，所以，列表解析式返回的是一个列表.
1 lst = [1, 3, 5, 8, 10]
2 ll = [x+x for x in lst if x <= 5]
3 print ll
4 >>>[2, 6, 10]
二.字典解析式:
1 dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
2 d = {k: v for k, v in dic.items() if v >=2}
3 print d
4 >>>{'c': 3, 'b': 2}
三.集合解析式:
集合推导和列表推导的使用方法是类似的，只不中括号该改成大括号.
1 lst = [1, 3, 5, 8, 10]
2 aa = {x+x for x in lst if x <= 5} //注意集合解析式使用大括号！！！
3 print aa
4 >>>set([2, 10, 6]) //且输出为一个集合！！！
四.生成器:
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器（Generator）。
python提供两种方式创造生成器：
①生成器函数：和常规函数一样定义，不过用 yield 而不是 return 。
yield会一次返回一个结果，然后挂起，下次从挂起处继续执行，这样就解决了内存的限制。
注：其他方式会一次执行完所有的结果，然后再一次返回一个结果，这样，如果数据量大就会受到内存的限制，而且会占用大存储空间。
def gen(n):
for i in range(n):
yield i + 2
for item in gen(10):
print item ②生成器生成式：
生成器生成式和列表生成式类似，只是将方括号替换为括号。
generators = （x+2 for x in range(10)）
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