迭代器和生成器 (Iterator & Generator)

迭代器

迭代器对象要求支持迭代器协议的对象，在Python中，支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和next()方法。其中__iter__()方法返回迭代器对象本身；next()方法返回容器的下一个元素，在结尾时引发StopIteration异常。

__iter__()和next()方法

这两个方法是迭代器最基本的方法，一个用来获得迭代器对象，一个用来获取容器中的下一个元素。对于可迭代对象，可以使用内建函数iter()来获取它的迭代器对象：

iter()可以接受多种Python对象为参数，比如list，tuple, dict, set等，并将其转化为迭代器。迭代器可以用于for语句或in语句中。很多常用操作也是支持迭代器的，比如sum(),max()等。

生成器

在Python中，使用生成器可以很方便的支持迭代器协议。生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果，在每个结果之间挂起和继续它们的状态，来自动实现迭代协议。

也就是说，yield是一个语法糖，内部实现支持了迭代器协议，同时yield内部是一个状态机，维护着挂起和继续的状态。

什么是生成器？

保存了生成结果的的算法结构，可以推算出后面的元素。

没有生成所有结果值，也没有存到内存中。效率提高。

这些数字并没有生成，也没有存到内存中。

生成器对象，只是保存了生成这些数字的算法结构，可以推算出后面的元素。

这样，如果需要取特定的内存，而不是全部加载。

效率提高。

生成器的第一种方式:

ge = (x  for  x  in  range(1000000))

print(ge)

print(type(ge))

3.yield用法：

生成器的第二种方式：

1、定义函数

2、函数中有yield值

当调用生成器函数的时候，函数只是返回了一个生成器对象，并没有 执行。

当next()方法第一次被调用的时候，生成器函数才开始执行，执行到yield语句处停止

next()方法的返回值就是yield语句处的参数（yielded value）

当继续调用next()方法的时候，函数将接着上一次停止的yield语句处继续执行，并到下一个yield处停止；如果后面没有yield就抛出StopIteration异常

总结：

Generator：生成器，保存算法，可以推算出下一个

Iterator:迭代器：从对象的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问结束。

Iterable:生成器是可以迭代的，也可以理解为可迭代的对象

通过实现迭代器协议对应的__iter__()和next()方法，可以自定义迭代器类型。对于可迭代对象，for语句可以通过iter()方法获取迭代器，并且通过next()方法获得容器的下一个元素。

像列表这种序列类型的对象，可迭代对象和迭代器对象是相互独立存在的，在迭代的过程中各个迭代器相互独立；但是，有的可迭代对象本身又是迭代器对象，那么迭代器就没法独立使用。

itertools模块提供了一系列迭代器，能够帮助用户轻松地使用排列、组合、笛卡尔积或其他组合结构。

生成器是一种特殊的迭代器，内部支持了生成器协议，不需要明确定义__iter__()和next()方法。

生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果