1.迭代器

迭代是 Python 最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

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。

迭代器有两个基本的方法：iter()和next()。字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器，如下所示：

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list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)  # 创建迭代器对象
print(next(it))  # 输出迭代器的下一个元素
print(next(it))

输出结果如下：

对于上面的next()函数，它用于返回迭代器的下一个项目。详细的语法格式如下所示：

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next(iterator[, default])

其中，iterator表示可迭代对象，在[, default]中，中括号[]表示该项是可选内容，default用于设置在没有下一个元素时返回该默认值，如果不设置且又没有下一个元素，则会触发StopIteration异常。

此外，迭代器对象可以使用for语句进行遍历，如下所示：

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list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)
for i in it:
    print(i, end=' ')

输出结果如下：

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1 2 3 4

也可以用next()函数实现上面的功能，如下所示：

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import sys
list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)

while True:
    try:
        print(next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

2.生成器

在 Python 中，使用了yield的函数被称为生成器（generator）。

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值, 并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

下面用yield实现斐波那契数列，如下所示：

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import sys

def fib(n):  # 生成器函数
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if counter > n:
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1

f = fib(10)  # f是一个迭代器，由生成器返回生成

while True:
    try:
        print(next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

输出结果如下：

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0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

什么情况下需要使用yield？

1.一个函数f，f返回一个list，这个list是动态计算出来的，并且这个list会占用很大内存。这个时候，我们希望每次调用这个函数并使用迭代器进行循环的时候一个一个的得到每个list元素而不是直接得到一个完整的list，通过这种方法可以节省内存，这个时候yield就很有用。
2.yield就像断点，加了yield的函数，每次执行到有yield的时候，会返回yield后面的值并且函数会暂停，直到下次调用或迭代终止。
3.yield后面可以加多个数值（可以是任意类型），但返回的值是元组类型的。

Python 学习笔记之迭代器和生成器

Contents

1.迭代器

2.生成器