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迭代器出现的原因

Python中的列表，有可能会占用很大的空间。而迭代器，它是每一次用__next__调用时才计算出值，这会节省内存空间。

迭代器、生成器、可迭代对象的关系

可迭代对象一般是列表、元组、字典、字符串等可以For循环的对象。可通过以下语句判断是不是可迭代对象。

from collections.abc import Iterator, Iterable

l = [1, 2, 3, 4, 5]
print(isinstance(l, Iterable))  # True

而且每个可迭代器都有__iter__方法，并且此方法返回一个迭代器。
那么什么是迭代器呢？它与可迭代对象有什么关系？为什么for循环可以得出每人元素的值？那是因为可迭代对象有一个记录员，可记录当前位置。而这个记录员就是迭代器。可迭代对象可生成迭代器，如下：

l = [1, 2, 3, 4, 5]
it = iter(l)
print(isinstance(it, Iterator))  # True

每个迭代器都有__next__方法。而生成器是迭代器的一种，除了有__next__方法以外，还要用到yield。

for循环的本质

其实for循环一个可迭代对象，为我们做了以下事情
1、通过可迭代对象生成一个迭代器
2、调用迭代器的__next__方法，生成值
3、遇到错误时，就退出
以下程序就说明了这个问题

l = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in l:
    print(i)
# 以上for循环等同于以下效果
it = iter(l)
while True:
    try:
        print(it.__next__())
    except StopIteration:
        break

生成器

例一、斐波那契数列

def fib(m):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < m:
        yield b  # 每一次用__next__调用时会在此结束，下一次调用时执行yield下面的语句
        a, b = b, a + b
        n += 1


f = fib(5)  # 生成生成器，不会调用，要调用就用__next__方法
# while True:
#     try:
#         print(f.__next__())
#     except StopIteration:
#         break
for i in f:
    print(i)
# 斐波那契数列结束

例二、经典的生产者、消费都模型

def consumer(name):
    print(‘%s要准备吃包子了‘ % name)
    while True:
        n = yield
        print(‘%s吃了%s个包子‘ % (name, n))


def producer(name):
    print(‘%s准备制造包子了‘ % name)
    c1 = consumer(‘Daughter‘)
    c2 = consumer(‘Son‘)
    c1.__next__()
    c2.__next__()
    print(‘-‘ * 40)
    while True:
        time.sleep(3)
        print(‘%s已经制造了2个包子‘ % name)
        c1.send(1)  # 可发送给yield
        c2.send(1)
        print(‘-‘*40)


producer(‘Father‘)
# 消费者、生产都模型结束

迭代器、生成器、可迭代对象

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Treelight/p/12247578.html