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在Python中创建一个列表的常用方法是首先定义一个列表变量，然后依次写出列表中的所有元素。比如，创建一个包含1～5的所有整数的列表：
继续扩展，假设创建一个包含1～10的所有整数的列表，则使用这种方法就不得不将10个整数全部写出来，随着数据量的增大，编程工作量随之骤增。为了减少重复、烦琐的操作，Python引入range()函数，即使用range（1，11）函数表示1～10的所有整数。
再次改变需求，假设创建一个1～10的所有整数平方的列表，则首先想到的是使用for循环来实现，即
在程序中，首先定义了一个空列表list，然后通过for循环遍历1～10的所有整数，将10个整数进行平方运算之后，使用append()函数添加到列表中。
虽然实现了预期的需求，但是需要通过多行代码才能实现，过程非常繁琐。Python以代码量少、简洁、精炼著称。为了实现需求，Python提供了高级特性，即列表推导式。
列表推导式（list comprehensions）是Python内置的非常简单且强大的可以用来轻松创建列表（list）的方法，使用非常简单的语句利用其他列表创建新的列表，使用一行语句即可创建1～10的所有整数平方的列表：
列表推导式的书写规则是，生成的元素放在语句前面，紧跟着的是for循环。
在列表推导式的循环后加上条件判断，可以创建1～10中所有偶数平方的列表。
使用两个for循环即可将两个列表中的元素进行全排列，继而生成新的列表。
运用列表推导式可以快速生成列表，且代码非常简洁。
基于列表继续扩展，如果列表中的元素个数持续扩大，达到10万个，则如此大的列表将占用巨大的内存空间。假设程序实际上只需要访问列表中的几个元素，那么列表占用的绝大多数内存空间都是多余的，纯属浪费。为了解决这个问题，Python引入了 生成器表达式 。
可以通过 生成器表达式 将列表改为一个生成器。列表一旦被创建，所包含的元素就实实在在地存在内存空间了。列表存放的是元素。生成器存放的是算法。由于通过next()调用算法可实时生成元素，因此生成器占用的内存空间很小。
将列表推导式的方括号[]改为小括号()，即可创建一个生成器，即
可以看到，列表list一旦被创建，内存空间就存放了所有元素，生成器g中的元素将随着next()函数的调用实时生成，直到最后没有元素可生成时，抛出StopIteration错误。
除了生成器表达式可以变为生成器，生成器函数同样可以变为生成器，编写一个函数，通过该函数可以计算任意自然数的平方数。
运行结果为
可以看到，square()函数在运行过程中会创建一个列表，若计算的自然数变大，列表也会变大，则程序会占用大量的内存空间，当自然数无限大时，程序将因无法分配到足够的内存空间而无法运行。
为了解决这个问题，借助生成器，将square()函数改为生成器函数，使用 yield关键字 ，即
运行结果为
可以看到，使用生成器函数同样实现了与普通函数同样的功能，区别如下。
生成器代码更简洁。 对比两者的代码，除了用于打印提示信息的代码，生成器的代码量更少，结构更简洁。
生成器占用内存空间极少。 生成器并没有创建列表，更不会因为自然数的变大而消耗大量的内存空间。普通函数则会面临严重的内存空间问题。
运行方式不同。 普通函数是顺序执行的，直到执行完最后一行语句或遇到return语句就返回。生成器函数是遇到yield语句就返回，再次执行时，从返回的地方继续执行。