python中的生成器

(1) yield

生成器其实也是一个迭代器，可以进行迭代，注意的它只可以迭代一次，由于它的值并没有全部放进去内存中，而是在运行过程中生成值，故节约了内存空间。我们可以遍历这个生成器或者使用一个for循环。
下面举一个例子进行说明:

def func(n):
    a = b = 1
    for i in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b
for x in func(100):
    print(x)

这样子消耗的内存远远比写一个列表进行存储数据占用的内存少，节约了开发的内存资源。

(2) next()函数

next()函数可以依次查看序列的下一个元素，如果查看的元素超出了序列的索引时，则引发StopIteration异常。
下面举个简单的例子说明一下：

def func():
    for i in range(5):
        yield i
n = func()
print(next(n))
print(next(n))
print(next(n))
print(next(n))
print(next(n))
#报错
print(next(n))

输出结果：

0
1
2
3
4
Traceback (most recent call last):
    print(next(n))
StopIteration

(3) iter()函数

iter函数可以将一个可迭代对象转化成迭代器对象，那字符串举例子吧，s = 'pyhton' 如果直接next(s)，肯定会报错，报错类型：TypeError: 'str' object is not an iterator。字面上的意思，字符串对象不是迭代器，这时我们需要将字符串转化为迭代器对象。

iter()函数的使用如下：

s = 'python'
s_iter = iter(s)
print(next(s_iter))
print(next(s_iter))
print(next(s_iter))
print(next(s_iter))
print(next(s_iter))
print(next(s_iter))

输出:

p
y
t
h
o
n