前言
迭代器和生成器可能对于一些人来说知道是什么东东，但是并没有比较深入的了解，那么今天，就跟随我来了解一下这两者的概念，关系及优点。我将使用python中的迭代器和生成器作为演示，如果你不懂python没关系，明白了概念，剩下的就只是编程语言的差异了！这一点很关键，再啰嗦一句，不要为了编程而编程，也要明白一些概念性的东西，编程语言只是工具！
从循环开始说起
想必大家在学习编程的时候，肯定学到过for循环，while循环，do...while循环等等，那么我们为什么需要循环操作呢？因为有些时候我们希望计算机为我们重复的执行同样的操作，比如我有一个“数组”，里面存储了100个同学的id，那么我则会对这个数组进行循环操作，然后挨个输出。当然还有很多其他地方需要循环操作，这里我只是举个例子。
所以，循环操作是计算机编程语言中必不可少的组成部分，那么请大家用几秒钟时间回想一下，我们之前曾经写过的循环操作for循环，while循环。我们往往需要初始化一个变量i，还得声明一个条件比如i<100，然后循环完每一步之后做什么，比如(下方伪代码):
for(i = 0; i < 100; i++) {
}
我们可以很容易的用这种循环来遍历一个数组，希望大家学过数据结构，因为数组在内存中的存储是连续的！我们可以通过数组的“下标”(其实是相对于数组第一个元素的位置)来进行访问数组中的元素，所以在很多时候，我们通过for循环来遍历数组(下方伪代码):
for(i = 0; i < arrLength; i++) {
}
那么如果我现在问你，你怎么进行遍历一个没有在内存中连续存储的“数据结构”呢，比如python中的“字典”，javascript中的”对象“，又比如你自己写了一个”树“结构的类，想遍历整个树的节点？那么传统的for循环，while循环就无法发挥他们的作用了，这个时候我们就应该引入”迭代器“了。
所以，”迭代器“其实目的也是为了”循环“，更严谨一些，是为了“遍历”，你可以把迭代器看成比普通循环更高级别的工具，普通循环能搞定的迭代器也能搞定，普通循环搞不定的迭代器还能搞定，并且使用迭代器比普通循环效率更高，这个我们后面说到生成器的时候会提到。
迭代(iteration)/可迭代(iterable)/迭代器(iterator)
我想大多数人可能和我一样，刚开始对这些概念/名词都很模糊，那么让我们一起弄明白他们。
大家先要知道“协议”（protocol）的意思，其实协议是用来“规范/标准化”你“创造的东西”的。比如，你开天辟地的发明了一种东西叫做“吧啦哔哩”，你给小明说：“小明，给我发一个吧啦哔哩过来”，如果小明不知道啥叫“吧啦哔哩”，那么小明会直接懵逼的。这时候你就要定一个“协议”如下：
- "吧啦哔哩"一共有10个字
- "吧啦哔哩"开头和结尾都是"#"号 (占两个字)
- "吧啦哔哩"最后四位是"blbl"
- 其他随便
那么我们根据这个协议，可以很轻易的构造出“吧啦哔哩”来：#1234blbl# 或者 #8888blbl#
同样，我们根据这份协议，就可以用来检测你得到的是不是“吧啦哔哩”，#1234blbl# -> 是，#1234blbl！-> 不是
迭代(iteration)
明白了上面的东西，下面我们就开始“迭代”之旅，迭代顾名思义，就是重复的的既定的任务，直到完成。所以，为了完成迭代，我们需要一个迭代器！那么什么是迭代器呢？来看看迭代器的协议吧
迭代器协议 iterator protocol
从前有个人发明了迭代器，为了让大家明白什么是迭代器，他就写了这个协议，那么协议的内容简而言之就是一句话：如果一个对象包括一个叫"next"(python3 为__next__)的方法，那么这个对象就叫做“迭代器”。
好了，那么我们根据这个协议可以创建一个迭代器(iterator)
class Counter:
def __init__(self):
self.index = 0
def __next__(self):
i = self.index
if i < 10:
self.index += 1
return i
这个Counter就是一个迭代器，但是目前它没有什么太大的作用，因为我们不可能每次通过手动调用__next__方法来进行操作。
好消息是，很多编程软件为我们提供了一个“语法糖”(syntactic sugar)，让这个语法糖来替我们反复执行__next__方法，比如python中的"for.. in"，但是，为了让这个反复执行的过程停下来，我们同样需要定义一个终止信号，在python中，终止信号就是抛出一个StopIteration的“例外”(exception)，来告知我们的语法糖：”好啦，没东西可以迭代了，可以停了“，这样迭代就终止了。
所以我们再进一步规范一下我们创建的迭代器成如下形式：
class Counter:
def __init__(self):
self.index = 0
def __next__(self):
i = self.index
if i < 10:
self.index += 1
return i
else:
raise StopIteration
好了，我们来试一下：
counter = Counter()
for i in counter:
print(i)
不妙，报错了。。
TypeError: 'Counter' object is not iterable
错误显示说：这个Counter对象不是可迭代的！这是什么意思呢？
原来，为了使用这个for..in 迭代语法糖，我们需要在in后面放可以迭代的“迭代器”，什么是可以迭代？你可以认为就是可以使用for..in语法糖，让语法糖帮你重复调用next方法就好了。如果不可以迭代，那么for..in这个语法糖就无法为我们自动调用next方法。
所以说，为了使用for..in语法糖来进行迭代我们的迭代器，你必须让你的迭代器可迭代(有点绕。。哈哈)。
这句话有两层含义：
- 为了使用for..in语法糖，你必须让你的迭代器可迭代
- 你如果不适用for..in语法糖，你就不必让你的迭代器可迭代，你可以自己写一个语法糖，不断地调用next方法，当遇到StopIteration例外的时候停止罢了。
好了，我们现在明白了，通常来讲，当我们要创建了一个迭代器时，我们还“必须”(注意是必须)让迭代器可迭代，这样理解：因为一个不可迭代的迭代器是没有意义的！
所以，注意！从现在开始到文章结束，我所说的“迭代器”都是“可迭代”的迭代器！
那么怎么让我的迭代器可迭代呢？同样，来看什么是“可迭代协议”(iterable protocol）
可迭代协议 iterable protocol
在python中，为了使一个”对象“可迭代：
- 这个迭代器必须同时包含另一个方法叫做“__iter__”
- 这个"__iter__"方法还得返回一个”迭代器“(可迭代)
请注意，上面我说的是：为了使一个”对象“可迭代，这里，对象可以指我们刚刚创建的”Counter“迭代器，也可以是其他的对象。
来个栗子：
为了使我们刚才创建的Counter迭代器对象“可迭代”，那么：
- 我们就在这个Counter对象里面添加一个叫__iter__的方法 （可迭代化操作）
- 让这个__iter__方法返回一个“可迭代的迭代器” (这里就是自己了！)
class Counter:
def __init__(self):
self.index = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
i = self.index
if i < 10:
self.index += 1
return i
else:
raise StopIteration
counter = Counter()
for i in counter:
print(i)
Cool! 这个时候我们得到了0，1，2，3，4，5，6，7，8，9的迭代！
这里简单说一些执行步骤，当我们使用for..in语法糖的时候，它先调用__iter__方法，得到返回的迭代器，然后连续调用该迭代器的__next__方法，知道遇到StopIteration例外。
我上面也提到了，我们不仅可以使迭代器“可迭代”，我们也可以使普通的对象“可迭代”，只需给该对象添加一个__iter__的方法，然后返回一个可迭代的迭代器就好了！
这里顺便插一句！在python中，我们可以使用"iter"这个函数来返回一个“可迭代的迭代器”。
比如：
x = iter([1, 2, 3])
print(x) #<list_iterator object at 0x10c828550>
x.__next__() # 返回 1
x.__next__() # 返回 2
x.__next__() # 返回 3
x.__next__() # 返回 StopIteration
所以，我们可以让一个普通对象可迭代，而不一定非得是迭代器。
class Name:
def __iter__(self):
return iter(['zhangsan', 'lisi', 'wangwu'])
name = Name()
for n in name:
print(n)
不错！我们得到了zhangsan, lisi, wangwu
现在逻辑不是很复杂的情况之下，这种创建迭代器的方式还是能够接受的，但是如果逻辑复杂，以及用这种模式多了，每次这么定义就不是很方便，于是为了“简化”创建迭代器的过程，“生成器”generator就出现了。
生成器generator
生成器的出现，就是为了简化创建迭代器的繁杂，同时又要保证逻辑的清晰，说到底生成器就是为了更方便我们使用迭代器而生的，生成器的特性如下：
- 生成器的样子就是一个普通的函数，只不过return关键词被yield取代了
- 当调用这个“函数”的时候，它会立即返回一个迭代器，而不立即执行函数内容，直到调用其返回迭代器的next方法是才开始执行，直到遇到yield语句暂停。
- 继续调用生成器返回的迭代器的next方法，恢复函数执行，直到再次遇到yield语句
- 如此反复，一直到遇到StopIteration
看如下例子：
def gFun():
print('before hello')
yield 'hello'
print('after hello')
a = gFun() # 调用生成器函数，返回一个迭代器并赋给a
print(a) # <generator object gFun at 0x104cd2a40> 得到一个生成器对象(迭代器)
print(a.__next__())
# before hello
# hello
print(a.__next__())
# after hello
# StopIteration
同时因为调用生成器函数返回的是一个迭代器，所以我们可以使用for..in语法糖对其进行迭代操作：
a = gFun()
for x in a:
print(x)
迭代返回了before hello, hello, after hello
使用迭代器/生成器的好处
首先快速看一段代码：
def firstn(n):
num, nums = 0, []
while num < n:
nums.append(num)
num += 1
return nums
sum_of_first_n = sum(firstn(1000000))
这段代码定一个了一个函数firstn，该函数接受一个参数n，返回n之前所有的整数，最后对这些整数进行求和。
这个代码使用了我们传统的while循环，如果接受的参数n比较小还好，但是当接受的参数很大时，对内存的消耗就凸显出来了，因为在执行该函数的过程中，nums这个大的列表会全部存在于内存中。并且求和运算只有当nums列表完全构建完成之后才可以进行运算，效率也高。
而用迭代器(生成器)的方法则会大大提高效率，一方面每次next循环都会yield出一个值，供sum函数累加使用，这样就不用占用很大的内存，另一方面，使用迭代器/生成器也不用完全等到前n个数全部遍历完再进行累加，效率更高！
