迭代器與生成器
迭代器（iterator）與生成器（generator）是 Python 中比較常用又很容易混淆的兩個概念，今天就把它們梳理一遍，并舉一些常用的例子。
for 語句與可迭代對象（iterable object）：
for i in [1, 2, 3]:
print(i)
1
2
3
obj = {"a": 123, "b": 456}
for k in obj:
print(k)
b
a
這些可以用在 for 語句進行循環的對象就是可迭代對象。除了內置的數據類型（列表、元組、字符串、字典等）可以通過 for 語句進行迭代，我們也可以自己創建一個容器，包含一系列元素，可以通過 for 語句依次循環取出每一個元素，這種容器就是迭代器（iterator）。除了用 for 遍歷，迭代器還可以通過 next() 方法逐一讀取下一個元素。要創建一個迭代器有3種方法，其中前兩種分別是：
- 為容器對象添加
__iter__()和__next__()方法（Python 2.7 中是next()）；__iter__()返回迭代器對象本身self，__next__()則返回每次調用next()或迭代時的元素； - 內置函數
iter()將可迭代對象轉化為迭代器
# iter(IterableObject)
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)
<class 'list_iterator'>
1
2
3
[LOG] I made this iterator!
[LOG] Calling __next__ method!
0
[LOG] Calling __next__ method!
1
[LOG] Calling __next__ method!
2
[LOG] Calling __next__ method!
3
[LOG] Calling __next__ method!
4
[LOG] Calling __next__ method!
創建迭代器對象的好處是當序列長度很大時，可以減少內存消耗，因為每次只需要記錄一個值即刻（經?？吹饺藗兘榻B Python 2.7 的 range 函數時，建議當長度太大時用 xrange 更快，在 Python 3.5 中已經去除了 xrange 只有一個類似迭代器一樣的 range）。
生成器
前面說到創建迭代器有3種方法，其中第三種就是生成器（generator）。生成器通過 yield 語句快速生成迭代器，省略了復雜的 __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)
<class 'generator'>
0
2
3
4
簡單來說，yield 語句可以讓普通函數變成一個生成器，并且相應的 __next__() 方法返回的是 yield 后面的值。一種更直觀的解釋是：程序執行到 yield 會返回值并暫停，再次調用 next() 時會從上次暫停的地方繼續開始執行：
def gen():
yield 5
yield "Hello"
yield "World"
yield 4
for i in gen():
print(i)
5
Hello
World
4
Python 3.5 （準確地說應該是 3.3 以后）中為生成器添加了更多特性，包括 yield from 以及在暫停的地方傳值回生成器的 send()等，為了保持簡潔這里就不深入介紹了，有興趣可以閱讀官方文檔說明以及參考鏈接2。
