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(guān)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(shè)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(shè)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(yīng)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。