中篇Python(ODOO)篇 第一章 Python基础(六)基础部分 13.迭代器与生成器

1、迭代器

迭代是Python中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()。

示例如下：

2、生成器

在Python中，使用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的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。

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，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年后了，所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这种就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器(generator)。

生成器是这样一个函数，它记住上一次返回时在函数体中的位置，对生成器函数的第二次（或更多次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。

生成器不仅记住了它的数据状态，还记住了它在流控制构造中的位置。

生成器的特点：

l节约内存

l迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的，即是说，在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的，而不是新创建的。

以上关于生成器的说明，大家是不是看完后一脸懵逼呢？笔者以斐波拉契数列为例，展开生成器的解析，期望大家能了解生成器。

斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1,1,2,3,5,8,13,21,34,...

while函数示例：

生成器示例：

有yield的程序流程示例：

没有yield的程序流程示例：

没访问过迭代器里面的值示例：

访问过迭代器里面的值两次示例：

为了读者更加详细的了解生成器，笔者在几个关键点添加了print命令，读者可以更好的理解生成器的运行顺序。

没有yield的时候，程序是按照顺序执行的，有了yield后，该循环只有取值的时候才会调用一次循环体，一个循环体执行完yield后暂停，回到原取值位置，如果不取值，甚至不会调用。

笔者用一图来说明Python生成器，第一次循环和第二次循环用不同的虚线标注，读者可以很清晰的了解yield的运行流程。