一、迭代器（Iterator）

1.1 可迭代对象（Iterable）

可迭代对象，可以简单理解为可遍历对象，即能够使用 for 循环遍历的对象。Python中常见的可迭代对象有：列表、元组、字符串、集合、range、字典等。

迭代器和生成器都是可迭代对象。

对于Python中的任意对象，只要它定义了可以返回一个迭代器的 __iter__ 方法，或者定义了可以支持下标索引的 __getitem__ 方法，那么它就是一个可迭代对象。

对可迭代对象使用 __iter__ 方法后，会返回一个迭代器。

如何判断一个对象是否为可迭代对象呢？请看下例。

from collections.abc import Iterable

isinstance([1, 2, 3], Iterable)  # True
isinstance((1, 2, 3), Iterable)  # True
isinstance('123', Iterable)  # True
isinstance({1, 2, 3}, Iterable)  # True
isinstance(range(3), Iterable)  # True
isinstance({'key': 'value'}, Iterable)  # True
isinstance(123, Iterable)  # False

可以看出，我们只需要使用 isinstance(object, Iterable) 即可判断给定的 object 是否为可迭代对象。

严格来讲，isinstance() 只会将有 __iter__ 方法的对象判断为 Iterable。换言之，仅用 __getitem__ 方法实现的可迭代对象会被 isinstance() 误判为不可迭代对象。最正确的做法是直接尝试 iter(object)，如果没有报错，则说明 object 是可迭代对象。

1.2 将可迭代对象转化为迭代器

我们可以将现有的可迭代对象转化为可迭代器：

s = '12345'
myiter = iter(s)
myiter
# <str_iterator at 0x25e6f40d130>

不断调用 next 方法来依次获取迭代器的元素：

next(myiter)
# '1'
next(myiter)
# '2'
next(myiter)
# '3'
next(myiter)
# '4'
next(myiter)
# '5'
next(myiter)
# StopIteration: 

可见迭代器执行到最后时会抛出一个 StopIteration 异常。为避免这种异常，我们完全可以用更简单的 for 循环去遍历：

for e in myiter:
    print(e)
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5

1.3 构造迭代器

构造一个迭代器只需要在自定义的类中实现两个方法：__iter__ 和 __next__ 。

• 迭代器是一个可以记住遍历位置的对象。
• 迭代器对象会从第一个元素开始访问，直到所有元素都被访问为止，且只能前进不能后退。

当我们构造类时，必须要有一个名为 __init__() 的函数，该函数可以在实例化时进行一些初始化。__iter__() 方法的行为类似，可以执行操作（初始化等），但必须始终返回迭代器对象本身。__next__() 方法还允许你进行其他操作，并且必须返回序列中的下一项。

class MyIter:
    def __iter__(self):
        self.count = 1
        return self
    
    def __next__(self):
        x = self.count
        self.count += 1
        return x

我们创建了一个返回数字的迭代器，每次序列的数值都将 +1。

myiter = iter(MyIter())
next(myiter)
# 1
next(myiter)
# 2
next(myiter)
# 3

如果我们一直调用 next() 的方法，则序列的值将会无限递增下去。即如果我们使用 for 循环去遍历上述迭代器，循环将永远进行下去…

myiter = iter(MyIter())
for e in myiter:
    print(e)
# 循环将一直进行下去...

为了防止迭代永远进行下去，我们可以在迭代次数达到一定值时抛出 StopIteration 异常。

class MyIter:
    def __iter__(self):
        self.count = 1
        return self
    
    def __next__(self):
        if self.count <= 5:
            x = self.count
            self.count += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration

这样再执行 for 循环就不会一直进行下去了：

myiter = iter(MyIter())
for e in myiter:
    print(e)
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5

二、生成器（Generator）

在Python中，一边迭代（循环）一边计算的机制，称为生成器。生成器能够迭代的关键是因为它有一个 __next__ 方法。

为什么要有生成器呢？我们知道，列表中的所有数据都存储在内存中，如果有海量数据的话将会非常消耗内存。很多时候，我们只需要访问列表中前面的元素，这样一来后面的元素所占用的空间就白白浪费了。

如果列表元素能够按照某种算法推算出来，那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的列表，从而节省了大量的空间（即用多少就生成多少）。

有以下两种常用方法来创建生成器：

• 将列表解析式中的 [] 改为 ()。
• 在自定义的函数中使用 yield 关键字。此时这个函数就不再是一个普通函数，而是一个生成器，调用该函数就是创建了一个生成器对象。

2.1 使用 () 构造生成器

比较以下两段代码：

a = [x for x in range(3)]
type(a)
# list

a = (x for x in range(3))
type(a)
# generator

我们还可以比较列表解析式和生成器的耗时：

tic = time.time()
a = sum([x for x in range(10000000)])
toc = time.time()
print(toc - tic)
# 0.9081981182098389

tic = time.time()
a = sum((x for x in range(10000000)))
toc = time.time()
print(toc - tic)
# 0.6906485557556152

我们当然可以对生成器使用 next() 方法：

next(a)
# 0
next(a)
# 1
next(a)
# 2
next(a)
# StopIteration: 

但一般我们不会用 next() 来获取下一个返回值，而是直接使用 for 循环来迭代。

2.2 使用带有 yield 关键字的函数构造生成器

带有 yield 的函数不再是一个普通函数，而是一个生成器。yield 相当于return一个值，并且记住这个返回的位置，下次迭代时，代码从 yield 的下一条语句开始执行。

我们可以通过下面的例子先来理解一下：

def num():
    print('开始执行')
    for i in range(5):
        yield i
        print('继续执行')


mygen = num()
type(mygen)
# generator

由此，我们成功创建了一个生成器对象。接下来调用 next 方法观察这个生成器是如何工作的：

next(mygen)
# 开始执行
# 0
next(mygen)
# 继续执行
# 1
next(mygen)
# 继续执行
# 2
next(mygen)
# 继续执行
# 3
next(mygen)
# 继续执行
# 4
next(mygen)
# StopIteration:

当然我们也可以使用 for 循环来遍历这个生成器：

for step in mygen:
    print(step)
# 开始执行
# 0
# 继续执行
# 1
# 继续执行
# 2
# 继续执行
# 3
# 继续执行
# 4
# 继续执行

最后

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