标签：函数实现 循环 iterator list 精简 推导 它的 长度 括号
迭代器对象就是实现了iter() 和 next()方法的对象.其中iter()返回迭代器本身,而next()返回容器的下一个元素,在结尾处引发StopInteration异常.
你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？
这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
所有的iterable都可以通过内置函数iter()转换为iterator
迭代器的优点:省内存.它是一种通过延时创建的方式生成一个序列,只有在需要的时候才被创建.
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结束,只能往前不能后退
迭代器有两个基本的方法:iter,text方法
内置函数iter(),next(),本质上都是用的对象的iter()和next()方法.
生成器
Python使用生成器对延迟操作提供了支持.所谓延迟操作,是指在需要的时候才产生结果,而不是立即产生结果.
这也是生成器的主要好处.
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浪费了。
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？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器（Generator）。
凡是可以用作for循环的对象都是可迭代对象,都遵循了可迭代协议
凡是可以用next()取出下一个元素,使用iter()返回自身的的迭代器类型
可迭代数据类型如list,dict,str等都是Iteralbe但不是迭代器Iterator,不过可以通过iter(list)函数获取一个迭代器对象
对于yield的总结
通常的for ... in ..循环中,后面的是一个列表或者是字典,或者是字符串.它的缺点是很明显的,就是在迭代的时候一下就分配了全部的内存,这样数据比较大,将会占用很大的内存.
生成器是可以迭代的,但是只可以读取它一次,因为用的时候才生成.生成器表达式和列表推导式的区别就是生成器表达式使用小括号而列表推导式使用[]
生成器(generator)能够迭代的关键是他有next()方法,工作原理是通过重复调用next()方法,直到捕获一个StopIteration异常
带有yield的函数不再是一个普通的函数,而是一个生成器函数.可以用于迭代
yield就是return返回的一个值,并且记住这个返回的位置.下一次迭代就从整个位置开始
send()和next()的区别就在于send可传递参数给yield表达式,这时候传递的参数就会作为yield表达式的值,而yield的参数是返回给调用者的值,也就是说send可以强行修改上一个yield表达式的值
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原文地址：https://www.cnblogs.com/myiuni/p/10517667.html
