迭代器与生成器

我们知道，可以使用for循环操作的数据类型有list、str、dict、set、tuple，以及生成器，它们都是可迭代对象，可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器（Iterator）。

迭代器包含有next方法的实现，在正确的范围内返回期待的数据以及超出范围后能够抛出StopIteration的错误停止迭代。

list、dict、str虽然是可迭代对象，但并不是迭代器，python中的迭代器是一个数据流，或者有序序列，但是我们无法提前知道序列的长度，只能通过next函数不断计算下一个数据。我们可以通过iter函数将它们转变为迭代器，其实python中的for本质上是通过不断调用next函数实现的。

列表是python中非常重要的数据结构，但是，如果我们要创建一个很大的列表，其中包含很多个元素（例如10亿个），如果把每个元素放在列表中就会超出内存的限制，而且我们有时只访问前面几个元素，后面的内存就会浪费掉。如果我们根据前一个元素就可以获得下一个元素，即知道元素的获取规则，就不必创建完成的列表，在python中这种一边循环一边生成列表元素的机制称为生成器。

生成器函数是用def定义的，利用关键字yield一次性返回一个结果，阻塞后重新开始。生成器是一种特殊的迭代器。

下面，我们实现一个我们自己的range方法，以下函数实际上就是一个生成器，实现从0到n-1的数字生成，yield关键字可以理解为return，但是不同的是，执行完代码后，又会返回到函数yield处继续执行。

def my_range(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i = i + 1

我们打印出来该函数的结果，可以发现是一个生成器：

print(my_range(5))
# <generator object my_range at 0x0000023D3C9270A0>

如何使用生成器？最简单的方式就是使用for循环，逐一取出生成器生成的元素，生成器每次只生成一个元素：

for i in my_range(5):
    print(i)
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4

此外，还可以使用next方法，每次只取一个元素：

a = my_range(5)
print(next(a))
# 0
print(next(a))
# 1
print(next(a))
# 2

有关迭代器和生成器的更多内容可以参考大佬博客。