标签：mount call 内存地址 ons one 准备 mos module 情况
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，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它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：
生成一个迭代器：
names=iter([11,22,33,44,55,66,77]) print(names) #只能显示内存地址 print(names.__next__()) #逐个取值,去第一个值 print(names.__next__()) #逐个取值,去第二个值 print(‘start for‘) for i in names: #取所有值，实际上从第三个值开始取起 print(i) print(‘try next‘) print(names.__next__()) #已经到最后了，再取值就是报错 输出结果： <list_iterator object at 0x00000000006EB550> 11 22 start for 33 44 55 66 77 try next Traceback (most recent call last): File "D:/winter_py/practice/winshen_python/day4/001_iter.py", line 17, in <module> print(names.__next__()) StopIteration
Repeated calls to the iterator’s __next__() method (or passing it to the built-in function next()) return successive items in the stream. When no more data are available a StopIteration exception is raised instead. At this point, the iterator object is exhausted and any further calls to its __next__() method just raise StopIteration again.
定义：一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（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_money(amount): while amount>0: amount-=100 yield 100 #只要有yield就是生成器，生成器返回的值都是迭代器 print("又来取钱了") atm=cash_money(500) print(type(atm)) print(atm.__next__()) print(atm.__next__()) print(‘other thing‘) #生成迭代器的好处，函数执行的一半后，进行其他的工作，工作完成后，继续进行函数。 print(atm.__next__()) print(atm.__next__()) print(atm.__next__()) 输出结果： <class ‘generator‘> 100 又来取钱了 100 other thing #注意，yield中断的位置。print 又来取钱是再次继续的时候才会执行的。 又来取钱了 100 又来取钱了 100 又来取钱了 100
作用：
这个yield的主要效果呢，就是可以使函数中断，并保存中断状态，中断后，代码可以继续往下执行，过一段时间还可以再重新调用这个函数，从上次yield的下一句开始执行。
另外，还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果
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原文地址：http://www.cnblogs.com/wintershen/p/6806585.html
