首先让我们来了解一下，可第迭代对象(Iterable)
可迭代对象
刚才说过，很多容器都是可迭代对象，此外还有更多的对象同样也是可迭代对象，比如处于打开状态的files，sockets等等。但凡是可以返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象，听起来可能有点困惑，没关系，先看一个例子：
>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = iter(x)
>>> z = iter(x)
>>> next(y)
1
>>> next(y)
2
>>> next(z)
1
>>> type(x)
<class 'list'>
>>> type(y)
<class 'list_iterator'>
这里x是一个可迭代对象，可迭代对象和容器一样是一种通俗的叫法，并不是指某种具体的数据类型，list是可迭代对象，dict是可迭代对象，set也是可迭代对象。y和z是两个独立的迭代器，迭代器内部持有一个状态，该状态用于记录当前迭代所在的位置，以方便下次迭代的时候获取正确的元素。迭代器有一种具体的迭代器类型，比如list_iterator，set_iterator。可迭代对象实现了iter方法，该方法返回一个迭代器对象。
当运行代码：
x = [1, 2, 3]
for elem in x:
...
反编译该段代码，你可以看到解释器显示地调用GET_ITER指令，相当于调用iter(x)，FOR_ITER指令就是调用next()方法，不断地获取迭代器中的下一个元素，但是你没法直接从指令中看出来，因为他被解释器优化过了。
>>> import dis
>>> x = [1, 2, 3]
>>> dis.dis('for _ in x: pass')
1 0 SETUP_LOOP 14 (to 17)
3 LOAD_NAME 0 (x)
6 GET_ITER
>> 7 FOR_ITER 6 (to 16)
10 STORE_NAME 1 (_)
13 JUMP_ABSOLUTE 7
>> 16 POP_BLOCK
>> 17 LOAD_CONST 0 (None)
20 RETURN_VALUE
迭代器
那么什么迭代器呢？它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了iter和next()（python2中实现next()）方法的对象都是迭代器，iter返回迭代器自身，next返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常，至于它们到底是如何实现的这并不重要。
所以，迭代器就是实现了工厂模式的对象，它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回。有很多关于迭代器的例子，比如itertools函数返回的都是迭代器对象。
>>> list = [1,2,3,4]
>>> it = iter(list)
>>> print(next(it))
1
>>> print(next(it))
2
>>> print(next(it))
3
>>> print(next(it))
4
>>> print(next(it))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>
迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：
#!/usr/bin/python3
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
for x in it:
print (x, end=" ")
执行以上程序，输出结果如下：
1 2 3 4
也可以使用 next() 函数：
#!/usr/bin/python3
import sys # 引入 sys 模块
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
while True:
try:
print (next(it))
except StopIteration:
sys.exit()
执行结果如下：
1
2
3
4
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 iter() 与 next() 。
如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 init(), 它会在对象初始化的时候执行。iter() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。next() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。
创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
x = self.a
self.a += 1
return x
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
执行结果如下：
1
2
3
4
5
StopIteration
StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
在 20 次迭代后停止执行：
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
if self.a <= 20:
x = self.a
self.a += 1
return x
else:
raise StopIteration
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
for x in myiter:
print(x)
执行结果如下：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
生成器
生成器是Python语言中最吸引人的特性之一，生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写iter()和next()方法了，只需要一个yiled关键字。 生成器一定是迭代器（反之不成立），因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：
#!/usr/bin/python3
import sys
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
a, b, counter = 0, 1, 0
while True:
if (counter > n):
return
yield a
a, b = b, a + b
counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
while True:
try:
print (next(f), end=" ")
except StopIteration:
sys.exit()
执行以上程序，输出结果如下：
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
生成器表达式(generator expression)
生成器表达式是列表推倒式的生成器版本，看起来像列表推导式，但是它返回的是一个生成器对象而不是列表对象。
>>> a = (x*x for x in range(10))
>>> a
<generator object <genexpr> at 0x401f08>
>>> sum(a)
285
1
2
3
4
5
>>> a = (x*x for x in range(10))
>>> a
<generator object <genexpr> at 0x401f08>
>>> sum(a)
285
总结
- 容器是一系列元素的集合，str、list、set、dict、file、sockets对象都可以看作是容器，容器都可以被迭代（用在for，while等语句中），因此他们被称为可迭代对象。
- 可迭代对象实现了iter方法，该方法返回一个迭代器对象。
- 迭代器持有一个内部状态的字段，用于记录下次迭代返回值，它实现了next和iter方法，迭代器不会一次性把所有元素加载到内存，而是需要的时候才生成返回结果。
- 生成器是一种特殊的迭代器，它的返回值不是通过return而是用yield。
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