参考：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017318207388128

生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存的限制，列表容量是非常有限的。并且，创建一个巨大容量（比如一百万）的元素的列表，不仅会占用很大的存储空间，而且我们如果只需要访问其中的前面几个元素的话，那后面绝大多数元素占用的空间则全部浪费了。

因此，如果列表元素可以按照某个算法推算出来，我们便可以在循环的过程中不断地推算出后续的元素。这样我们也就不用创建完整的list，从而节省大量的空间。

在python 中，这种边循环边计算的机制，称为generator，生成器。

创建一个生成器

创建生成器的方法有很多种。

1. 通过()创建

我们可以把列表生成式的[] 修改为()，便可以创建一个generator。

>>> g = [g*g for g in range(10) if g%2 == 0]
>>> type(g)
<class 'list'>
>>> a = (g*g for g in range(10) if g%2 == 0)
>>> type(a)
<class 'generator'>

generator 保存的是算法，可以通过next()的方式调出生成器中的元素。

>>> next(a)
0
>>> next(a)
4
>>> next(a)
16
>>> next(a)
36
>>> next(a)
64
>>> next(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

但上面这种方式实在太麻烦了。而生成器其实也可以被迭代。所以可以利用for循环。

>>> a = (g*g for g in range(10) if g%2 == 0)
>>> for x in a:
...     x
... 
0
4
16
36
64

2. 通过yield 创建

如果一个函数定义中包含yield关键字，则这个函数就不再是一个普通函数，而是一个生成器。

值得注意的是，生成器和函数的执行流程不太一样，函数是顺序执行，遇到return 或最后一行就返回。可是如果变成了generator 函数，则会在每次调用next()时执行，并且遇到yield 返回。再次执行时从上次返回的yield开始。

普通的函数

def odd():
    print('step 1')
    return 1 # 会直接在此处跳出返回1
    print('step 2')
    return 2
    print('step 3')
    return 3

生成器

def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield 3
    print('step 3')
    yield 5

此时如果调用该生成器

>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5

遇到yield 则会中断，继续调用则会继续，直到第四次调用时没有语句执行而报错。

迭代器

我们已经知道，可直接作用于for 的数据类型有几种：
1）集合数据类型，如list, tuple, str, dict等。
2）生成器类型，generator。

这些可以直接作用于for 循环的对象称为可迭代对象：Iterable。

• 判断可迭代对象

from collections.abc import Iterable
isinstance([], Iterable) # 判断列表是否为可迭代值

• 判断迭代器

from collections.abc import Iterator
isinstance((x for x in range(10)), Iterator)  # 列表生成式组建迭代器

生成器，generator，都是Iterator， 但list, tuple 等不是，它们是Iterable。

• 改变Iterable 为Iterator
  可以使用iter()

isinstance(iter([]), Iterator)

迭代器与迭代对象的不同

因为Iterator 本身表示的就只是一个数据流（惰性计算序列），Iterator 可以被next() 调用，并在没有数据时抛出异常StopIteration。我们可以把这个数据流看作为有序数列，但我们却无法提前得知序列的长度，只能不断通过next() 获得下一个数据。

Iterator甚至可以表示无限大的数据流，如全体自然数，而这是list 完全无法做到的。