Python 里由“__”開始的和結(jié)尾的為保留字。
方法__init__是類最重要的方法之一,，根據(jù)名字可以看出來,，表示初始化，創(chuàng)建類對象的同時會自動調(diào)用這個方法,，傳參給類變量,，通過__init__函數(shù)是個不錯的選擇或者說唯一選擇。

三,、生成器

在Python中,，一邊循環(huán)一邊計算的機制，稱為生成器（Generator）,。
也可以這樣理解,，生成器就是一個可以自動迭代的對象，類似于for循環(huán),，又比for循環(huán)靈活,。

根據(jù)上面，我們大致了解到生成器就是一個可迭代的對象,，用yield關鍵字可以實現(xiàn),，上面已經(jīng)說了函數(shù)執(zhí)行到y(tǒng)ield語句，就會停止本次運行,，返回yield后的參數(shù)或語句,等下次調(diào)用該函數(shù)時,，會從上次暫停的地方開始繼續(xù)運行迭代，你肯定會想,，那生成器到底有什么用呢,？
我們再來看一個實例：

生成整數(shù)范圍內(nèi)的奇數(shù)，很多人會覺得,，我直接也可以生成啊,，為什么要用yield改成生成器呢？你有沒有想過，整數(shù)內(nèi)的奇數(shù),，雖然有一個范圍，但是,，也還是很多的哈,，你用什么存儲呢？生成器的好處就是,，你需要多少個,，或者說你需要哪一個，需要第幾個,，我就給你找到這個數(shù),，只要到了這個數(shù)，我就停下來休息,，等你下次想找別的了,，我再接著繼續(xù)找，一樣的找到就休息,，所以這樣我們就不用考慮,，這么多數(shù)放哪個地方了。
再來一個高級實例收尾：

思路比較簡單,，生成隨機數(shù),，首先要有個隨機數(shù)種子（初始值），然后對初始值進行一些隨機操作,，這里采用了擴大（與一個質(zhì)數(shù)相乘）,，回原（與另一個質(zhì)數(shù)取余），這樣反復做了兩次,，最后與max_rand 取余,，得出最終隨機數(shù)，這樣一頓騷操作保證了數(shù)據(jù)的隨機性,，中間操作要設計到恰到好處,，比較難，像密碼學老師說的“你加密,，又加密,，再加密，又再加密···很可能最后出來的就是明文了”,。

最后介紹一下__next__()函數(shù),，第一個實例就說了，生成器可以用for循環(huán)迭代,，另外還有一個內(nèi)置函數(shù)__next__也是可以的,，從名字可以看出就是調(diào)出下一個，示例如下：

生成器給我最大的感受就是，我在使用的過程中,，不用過多的考慮,，這些數(shù)據(jù)可能會溢出，或者怎么樣,，讓我更多的想我實現(xiàn)的功能怎么設計會漂亮一點,，多看看，敲一下上面的實例代碼,，就理解了,，別妄想著看一遍就能懂，也不要邊看邊抓頭發(fā),，有閑時候多出去走走,，多敲敲代碼，看看電影,，聊聊天,，聽聽歌，看看書,。,。。（說多了,，下次見：裝飾器）

靈活應用這些基本操作,，讓你的工作學習事半功倍。

堅持和努力：終有所獲,。