迭代器与生成器

迭代器（iterator）与生成器（generator）是 Python 中比较常用又很容易混淆的两个概念，今天就把它们梳理一遍，并举一些常用的例子。

for 语句与可迭代对象（iterable object）

for i in [1, 2, 3]:
    print(i)

obj = {"a": 123, "b": 456}
for k in obj:
    print(k)

这些可以用在 for 语句进行循环的对象就是可迭代对象。除了内置的数据类型（列表，元组，字符串，字典等）可以通过 for 语句进行迭代，我们也可以自己创建一个容器，包含一系列元素，可以通过 for 语句循环取出每一个元素，这种容器就是迭代器（iterator）。除了用 for 遍历，迭代器还可以通过 next() 方法逐一读取下一个元素。要创建一个迭代器有3种方法，其中前两种分别是：

1. 为容器对象添加 __iter__()和__next__() 方法（Python 2.7 中是 next()：__iter__() 返回迭代器对象本身 self，__next__()则返回每次调用 next()
   或迭代时的元素；
2. 内置函数 iter() 将可迭代对象转化为迭代器

ita = iter([1, 2, 3])
print(type(ita))

print(next(ita))
print(next(ita))
print(next(ita))

# Create iterator Object
class Container:
    def __init__(self, start=0, end=0):
        self.start = start
        self.end = end

    def __iter__(self):
        print("[LOG] I made this iterator!")
        return self

    def __next__(self):
        print("[LOG] Calling __next__ method!")
        if self.start < self.end:
            i = self.start
            self.start += 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()

c = Container(0, 5)
for i in c:
    print(i)

创建迭代器对象的好处是当序列长度很大时，可以减少内存消耗，因为每次只需要记录一个值即可。

生成器

前面说到创建迭代器有3种方法，其中第三种就是生成器（generator）。生成器通过yield语句快速生成迭代器，省略了复杂的 __iter__() & __next__()方式：

def container(start, end):
    while start < end:
        yield start
        start += 1
c = container(0, 5)
print(type(c))
print(next(c))
next(c)
for i in c:
    print(i)

简单来说，yield 语句可以让普通函数变成一个生成器，并且相应的 __next__()方法返回的是 yield 后面的值。一种更直观的解释是：程序执行到 yield 会返回值并暂停
，再次调用 next() 时会从上次暂停的地方继续开始执行：

def gen():
    yield 5
    yield "Hello"
    yield "World"
    yield 4
for i in gen():
    print(i)

Python 3.5（准确地说应该是 3.3 以后）为生成器添加了更多特性，包括 yield from 以及在暂停的地方传值回生成器的 send() 等，为了保持简洁这里就不深入介绍了，有兴
趣可以阅读官方文档说明以及参考链接2。

参考

1. Iterators & Generators
2. How the heck does async/await work in Python 3.5?
3. Python's yield from