文章来源：python 生成器和迭代器有这篇就够了
什么是迭代器？
迭代器是访问集合元素的一种方式。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。
迭代器提供了一个统一的访问集合的接口。只要是实现了iter()或getitem()方法的对象，就可以使用迭代器进行访问。
可迭代对象
序列：字符串、列表、元组
非序列：字典、文件
自定义类：用户自定义的类实现了iter()或getitem()方法的对象
可以使用isinstance()判断一个对象是否为可Iterable对象。
创建迭代器
L1 = [1, 2, 3]
print L1, '\n'
# 使用对象内置的__iter__()方法生成迭代器
print 'method 1:'
I1 = L1.__iter__()
print I1
print I1.next(), I1.next(), I1.next(), '\n'
# 使用内置工厂函数生成迭代器
print 'method 2:'
I2 = iter(L1)
print I2
print I2.next(), I2.next(), I2.next()
# 没有下一个元素时，会引发异常StopIteration
try:
print I2.next()
except StopIteration, e:
print '引发了异常'
结果：
[1, 2, 3]
method 1:
<listiterator object at 0x00000000025FE390>
1 2 3
method 2:
<listiterator object at 0x00000000025FE4E0>
1 2 3
引发了异常
要取出所有数据时，可以使用for循环，for循环可用于任何可迭代对象，for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的。
你可能会问，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。
什么是生成器？
受到内存限制，列表容量肯定是有限的，例如要创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为，python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回值函数，每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。
生成器类似于返回值为数组的一个函数，这个函数可以接受参数，可以被调用，但是，不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组，生成器一次只能产生一个值，这样消耗的内存数量将大大减小，而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值，因此生成器看起来像是一个函数，但是表现得却像是迭代器。
想要创建一个生成器？
第一种方法很简单，只有把一个列表生成式的[]中括号改为（）小括号，就创建一个generator。
# 列表生成式
lis = [x*x for x in range(10)]
print(lis)
# 生成器
generator_ex = (x*x for x in range(10))
print(generator_ex)
结果：
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
<generator object <genexpr> at 0x000002A4CBF9EBA0>
从表面看就是[ ]和（）,但是结果却不一样，一个打印出来是列表（因为是列表生成式），而第二个打印出来却是<generator object <genexpr> at 0x000002A4CBF9EBA0>，那么如何打印出来generator_ex的每一个元素呢？很简单，可以通过next（）函数获得generator的下一个返回值：
print(next(generator_ex))
因为生成器也是迭代器的一种，所以直接next取，在最后也是会报StopIteration的异常的。
所以我们创建一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代，并且不需要关心StopIteration的错误，generator非常强大，如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。
以下来看个例子，比如著名的斐波那契数列：
# 斐波拉契数列
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done' # python 版本<3.3 的会报错
res = fib(10)
print(res)
for i in res:
print(i)
结果：
<generator object fib at 0x00000000023CC240>
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
可以看到，函数fib返回的不再是一个值，而是一个生成器。
这里说一下generator和函数的执行流程，函数是顺序执行的，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，再次被next（）调用时候从上次的返回yield语句处急需执行，也就是用多少，取多少，不占内存。
最后要说一下，用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中。
接下来，我们来使用yield来实现在单线程的情况下实现并发运算的效果
import time
def consumer(name):
print("%s 准备学习啦!" %name)
while True:
lesson = yield
print("开始[%s]了,[%s]老师来讲课了!" %(lesson,name))
def producer(name):
c = consumer('A')
c2 = consumer('B')
c.__next__()
c2.__next__()
print("同学们开始上课 了!")
for i in range(10):
time.sleep(1)
print("到了两个同学!")
c.send(i)
c2.send(i)
结果：
A 准备学习啦!
B 准备学习啦!
同学们开始上课 了!
到了两个同学!
开始[0]了,[A]老师来讲课了!
开始[0]了,[B]老师来讲课了!
到了两个同学!
开始[1]了,[A]老师来讲课了!
开始[1]了,[B]老师来讲课了!
到了两个同学!
开始[2]了,[A]老师来讲课了!
开始[2]了,[B]老师来讲课了!
到了两个同学!
开始[3]了,[A]老师来讲课了!
开始[3]了,[B]老师来讲课了!
到了两个同学!
开始[4]了,[A]老师来讲课了!
开始[4]了,[B]老师来讲课了!
到了两个同学!
开始[5]了,[A]老师来讲课了!
开始[5]了,[B]老师来讲课了!
到了两个同学!
开始[6]了,[A]老师来讲课了!
开始[6]了,[B]老师来讲课了!
到了两个同学!
由上面的例子我么可以发现，python提供了两种基本的方式
生成器函数：也是用def定义的，利用关键字yield一次性返回一个结果，阻塞，重新开始
生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在需要的时候才产生结果
生成器函数
为什么叫生成器函数？因为它随着时间的推移生成了一个数值队列。一般的函数在执行完毕之后会返回一个值然后退出，但是生成器函数会自动挂起，然后重新拾起急需执行，他会利用yield关键字关起函数，给调用者返回一个值，同时保留了当前的足够多的状态，可以使函数继续执行，生成器和迭代协议是密切相关的，可迭代的对象都有一个next()__成员方法，这个方法要么返回迭代的下一项，要买引起异常结束迭代。
归纳：
- 函数有了yield之后，函数名+（）就变成了生成器
- return在生成器中代表生成器的中止，直接报错
- next的作用是唤醒并继续执行
- send的作用是唤醒并继续执行，发送一个信息到生成器内部
生成器表达式
生成器表达式来源于迭代和列表解析的组合，生成器和列表解析类似，但是它使用尖括号而不是方括号
一个迭代既可以被写成生成器函数，也可以被写成生成器表达式，均支持自动和手动迭代。而且这些生成器只支持一个active迭代，也就是说生成器的迭代器就是生成器本身。
迭代器（迭代就是循环）
一类是集合数据类型，如list,tuple,dict,set,str等
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function
这些可以直接作用于for 循环的对象统称为可迭代对象：Iterable
小结：
- 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
- 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；
- 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。
对yield的总结
（1）：通常的for..in...循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。他可以是a = [1,2,3]，也可以是a = [xx for x in range(3)]。它的缺点也很明显，就是所有数据都在内存里面，如果有海量的数据，将会非常耗内存。
（2）生成器是可以迭代的，但是只可以读取它一次。因为用的时候才生成，比如a = (xx for x in range(3))。!!!!注意这里是小括号而不是方括号。
（3）生成器（generator）能够迭代的关键是他有next()方法，工作原理就是通过重复调用next()方法，直到捕获一个异常。
（4）带有yield的函数不再是一个普通的函数，而是一个生成器generator，可用于迭代
（5）yield是一个类似return 的关键字，迭代一次遇到yield的时候就返回yield后面或者右面的值。而且下一次迭代的时候，从上一次迭代遇到的yield后面的代码开始执行
（6）yield就是return返回的一个值，并且记住这个返回的位置。下一次迭代就从这个位置开始。
（7）带有yield的函数不仅仅是只用于for循环，而且可用于某个函数的参数，只要这个函数的参数也允许迭代参数。
（8）send()和next()的区别就在于send可传递参数给yield表达式，这时候传递的参数就会作为yield表达式的值，而yield的参数是返回给调用者的值，也就是说send可以强行修改上一个yield表达式值。
（9）send()和next()都有返回值，他们的返回值是当前迭代遇到的yield的时候，yield后面表达式的值，其实就是当前迭代yield后面的参数。
（10）第一次调用时候必须先next（）或send（）,否则会报错，send后之所以为None是因为这时候没有上一个yield，所以也可以认为next（）等同于send(None)
