人人都能看懂的「迭代器、生成器」入门指南 _知识百科

来源：早起Python
作者：刘早起
大家好。
这是「人人都能看懂的 Python 进阶」系列。
今天我们将讨论能在很多教程中看到，但又常常搞的头晕转向的迭代器、生成器，以及让新手经常困惑的yield 。
事实上，和装饰器一样，这三个概念也是绑在一起的，例如你想知道「什么是yield」，那在这之前你必须了解什么是生成器。不过在了解生成器之前，又必须了解什么是迭代器，但在搞明白迭代器之前，你总要知道什么是可迭代对象吧。
下面就让我们按照这个思路，来一点一点前进吧。
01、迭代器1.1 迭代
在介绍一切之前，先说一下最简单的迭代
for i in range(3):...print(i)012就像这样，逐个打印元素的过程就是迭代，这个过程也是我们日常写代码接触到最多的操作。
1.2 可迭代对象
让我们继续，什么是可迭代对象？
就像上面代码一样「能够执行迭代（遍历所有元素）的操作的对象」就是可迭代对象，例如列表
mylist = [1, 2, 3] for i in mylist:...print(i)123就像列表一样，可以使用 for 循环进行迭代的对象，就是可迭代对象，我们常用的字符串、列表、文件等都是可迭代对象。
1.3 对象可迭代的原因
现在相信你应该对「可迭代对象」这个名词有一个大致的了解，为了加深理解，我们继续研究为什么一个对象是可以迭代的！
让我们看看当Python解释器遇到迭代操作时，例如for ··· in x是怎么处理的
自动调用 iter(x)函数。检查对象是否实现了 __iter__ 方法，如果实现了就调用它，获取一个迭代器。如果没有实现 __iter__ 方法，但是实现了 __getitem__ 方法，Python 会创建一个迭代器，尝试按顺序（从索引 0 开始）获取元素。如果两个方法都没有，则会抛出 TypeError 异常，提示该对象不可以迭代所以「含有 __iter__ 方法或 __getitem__ 方法的对象称之为可迭代对象」
让我们来验证上一节定义的list是否有这两个方法
答案是肯定的，当然在Python中有专门的方法去检查一个对象是否可迭代，例如isinstance
from collections import Iterable isinstance(mylist, Iterable) True1.4 迭代器
现在来说说相对来说更加抽象一点的迭代器。
简单来说拥有next方法的可迭代对象就是迭代器，或者说可迭代的对象和迭代器之间的关系是：Python 从可迭代的对象中获取迭代器。
所以上面说到的列表、元祖、字符串等都不是迭代器，但是，可以使用 Python 内置的 iter 函数获得它们的迭代器对象，让我们使用迭代器的模式改写之前的案例
mylist = [1,2,3] it = iter(mylist) #构建迭代器 while True:try:print(next(it))except StopIteration:break123上面的代码中先使用可迭代对象构建迭代器 it，不断在迭代器上调用 next 函数，获取下一个元素，如果没有字符了，迭代器会抛出 StopIteration 异常，此时退出循环。
其实看到这里，很多人都会和我一样想，迭代器它到底有什么用或者说在什么场景下我应该使用迭代器呢？
实际上很少有人会将好好的 for 循环改写成迭代器形式，大多数教程也是用斐波那契数列来举例，我们学习这些方法背后的原理一方面能更好的理解 Python，并且迭代器也是下面我们要说的生成器的重要基础。
02、生成器2.1 生成器
现在我们已经知道了for循环背后的机制，但如果数据量太大时，比如for i in range(1000000)，使用for循环将所有值存储在内存不仅占用很大的存储空间，并且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。
而生成器的想法就是，我们不需要一次性把这个列表创建出来，只需要记住它的建立规则，之后需要使用的时候一遍计算一遍创建

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