學習python的過程中，迭代器與生成器是繞不開的話題， 什么是迭代器和生成器呢？
1、迭代和它的小伙伴們。
迭代，顧名思義就是不停的重復，但是總有累了結束的時候，來個小迭代感受一下。
#不停的獲得列表A中的成員，等全部獲得了就結束了
A = [1,2,3,4]
for i in A:
print(i)
這里list A 就是可迭代的對象，就是說list具有可以迭代的功能，也可以說，list實現了python中規定的迭代協議。
那么什么是python中規定的可迭代協議呢？
python 說：如果你能實現_iter_方法，并且返回一個可迭代的迭代器，我就說你是可迭代的對象。
class selfdef():
def __iter__(self):
return selfiterator #這里selfiterator是一個可迭代的迭代器
......
那么什么是python中規定的迭代器呢？因為selfiterator實現了_next_方法，就稱它為迭代器，所以迭代器協議就是對象實現了_next_方法。滿足迭代器協議的稱之為迭代器。
class selfiterator():
def __init__(self):
self.name = 'this is a iterator'
self.num = 0
def __next__(self):
i = self.num
if i > 10:
self.num -= 1
return i
else:
raise StopIteration
for item in obj 這是python的語法糖，如果obj 是一個可迭代對象，它自動實現了先調用iter函數將其轉為迭代器，然后對迭代器不斷調用next方法，并將獲取的值賦予item，并自動處理異常。
讓我們分析一下list 來加深印象
list 可以像下面這樣來用，說明它是可迭代的對象，滿足可迭代協議，即內部實現了_iter_方法，返回了一個可迭代的迭代器
list =[1,2,3,4]
for item in list
print (item)
class List:
def __iter__(self):
return iter(self) #調用了self.__iter()__函數返回底層的迭代器對象，該對象實現了__next__方法
list 是可迭代的對象，但它并不是可迭代的迭代器，因為它本身并沒有實現next方法，并不能通過next(list)來調用。
迭代器總結
1.對象-》實現iter方法變為可迭代對象-》實現next方法變為可迭代的迭代器
2.for...in...語法糖，自動實現了調用 iter 與 next
2、生成器-特殊的迭代器
python 中提供了2中迭代器生成方法
（1）列表表達式轉化
a = [x for x in range(5)] #[0,1,2,3,4]
b= (x for x in range(5)) #generator object
（2）生成器函數
#普通函數使用yield 代替return 函數變為生成器函數
#當調用這個“函數”的時候，它會立即返回一個迭代器，而不立即執行函數內容，直到調用其返回迭代器的next方法是才開始執行，直到遇到yield語句暫停。
#生成器自動實現了迭代器協議 ，因此可以調用它的next方法
def count(n):
while n > 0:
yield n
n -=1
cal = count(10) #返回一個迭代器
next(cal) #10
next(cal) #9
#或者仍使用語法糖
for i in count(10)
print(i)
生成器的作用
（1）生成器主要是為簡化使用迭代器而生，生成器函數簡化了迭代器的實現，不用去實現復雜的iter與next函數，只需要一個yield：
（2）生成器實現了延遲執行，在進行大數據計算是節約大量內存，對比一下兩個計算方法
a = sum([x for x in range(10000)]) #需要分盤生成存儲10000個數的列表的內存
b = sum(x for x in range(10000)) #使用迭代器協議訪問生成器對象，不需要預先全部生成列表
（3）python 通過生成器實現了協程，即實現了單線程內，不同任務函數之間的協同工作。關于協程的使用我預計在下一部分結合進程線程進行學習總結。
看到這里，小伙伴們有
