一、迭代器与生成器：

迭代器(iterator)：

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，迭代器的一大优点是不要求事先准备好事代过程中所有元素。迭代器仅仅在迭代至某个元素时才计算该元素，元素在被迭代器所迭代之前，元素可以不存在，或被销毁。这个特点使得迭代器特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个 G 的文件。

特点：

　　1、访问者不需要关心迭代器的内部结构，仅需通过迭代器的 next() 方法不断去取下一个内容。

　　2、不能随机访问集合中的某个值，只能从头至尾依次访问。

　　3、集合中有元素 [a,b,c,d] 迭代至元素 c 时，不能在向后访问元素 b  (PS：迭代器不能后退)

　　4、可以容易的循环较大数据集合，节省内存。

　　5、__iter__ 方法：如果某个类可被迭代，类中必须要有这个方法。

　　6、迭代器在取值的时候，不会将集合中的值一次全部取出，迭代一次，取出一个值，一直取到迭代器中无值，也就意味着在至值 n 之前，并不需要 n 有值。

生成迭代器：

>>>a = iter([1,2,3,4])   # iter 方法将指定的集合变成迭代器>>>print (a)                  # 迭代器中的值只能被迭代取出。
     
         # 返回的是迭代器的内存地址。>>> a.__next__()   # 迭代器有 next 方法，用来迭代集合中的下一个值1>>> a.__next__()2>>> a.__next__()3>>> a.__next__()4>>> a.__next__()5>>> a.__next__()   # 迭代器中只有五个值，迭代到第六次时，就会超出值个数，导致停止迭代Traceback (most recent call last):     File "F:/Blogs.py", line 14, in 
      
       StopIteration    # 停止迭代。
      
     

生成器(generator)：

通过 list 方法，可以创建一个列表，但是内存容量是有限的，假如创建一个包含1000万元素的列表，加载至内存需要花费较长时间，但是我们仅仅需要它的前几个元素，整个列表也需要被加载至内存，此时内存空间就被浪费了。

定义：一个函数被调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫生成器(generator)，如果函数中包含 yield 语法，那这个函数就会变成生成器。

代码：

def cash(max):    while max >0:        max -= 1        yield 1    # 每次执行至 yield 时，就会使函数中断，并保存中断位置        print ("我来取钱了")   # 当第 yield 中断后，返回时 就会打印此句ATM = cash(5)      # 将生成器 cash 的内存地址，赋值给 ATM 变量，执行 ATM 就等于执行生成器 cashprint ("取到 %s 万" %ATM.__next__())   # 生成器的 __next__ 方法print ("取到 %s 万" %ATM.__next__())print ("取到 %s 万" %ATM.__next__())print ("取到 %s 万" %ATM.__next__())print ("取到 %s 万" %ATM.__next__())print ("取到 %s 万" %ATM.__next__())   # 生成器中只有5个元素此时再取就会报错> 取到 1 万      # yield 中断后，__next__() 方法输出具体数值> 我来取钱了    # 第一次 __next__ 方法执行完毕，返回函数继续 yield 下面执行打印此句> 取到 1 万> 我来取钱了> 取到 1 万> 我来取钱了> 取到 1 万> 我来取钱了> 取到 1 万> 我来取钱了> Traceback (most recent call last):>      print ("取到 %s 万" %ATM.__next__())> StopIteration

作用：

yield 主要效果就是可以使函数中断，并保存中断状态，记录中断在了哪个位置，当下一次调用这个函数时，继续上次 yield 中断的位置继续向下执行。

另外，还可通过 yield 实现在单线程的情况下实现并发运算效果。

import time    # 导入时间模块def consumer(name):    # 生成器    print ("%s 准备吃包子啦!" %name)    while True:        baozi = yield    # 断点，yield 接收 send 方法传递进来的参数        print ("包子[%s]来了，被[%s]吃了!" %(baozi,name))  #def producer(name):    c = consumer('A')    # 传递给生成器的变量    c2 = consumer('B')  # 传递给生成器的变量    c.__next__()           # 触发取生成器中的内容    c2.__next__()         # 触发取生成器中的内容    print ("老子开始准备做包子啦!")    for i in range(3):    # 循环十次，退出程序        time.sleep(1)       # 暂停一秒        print("做了2个包子!")        c.send(i)               # 通过变量向 yield 传递参数，发送后即进入迭代器        c2.send(i)             # 同上producer("alex")           # 触发函数> A 准备吃包子啦!> B 准备吃包子啦!> 老子开始准备做包子啦!> 做了2个包子!> 包子[0]来了，被[A]吃了!> 包子[0]来了，被[B]吃了!> 做了2个包子!> 包子[1]来了，被[A]吃了!> 包子[1]来了，被[B]吃了!> 做了2个包子!> 包子[2]来了，被[A]吃了!> 包子[2]来了，被[B]吃了!