http://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html
迭代器
- 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
- 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
- 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
- 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
- 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器
>>>list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list) # 创建迭代器对象
>>> print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
>>>
迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
for x in it:
print (x, end=" ")
1 2 3 4
也可以使用 next() 函数：
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()
创建一个迭代器
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() 。
- 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。
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))
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。
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)
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生成器
在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
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。
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()
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。
generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
生成器作用：拿列表来讲，不用创建完整的列表，可以节省大量空间，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator
可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable；可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数。
为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？
这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
小结
-
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
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凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
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集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
-
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的
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