标签：color ext 本质 错误 创建 列表 信息 count 保存
1.迭代器 Iterator
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，直到所有的元素被访问完结束。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()。
list=[1,2,3,4] it = iter(list) # 创建迭代器对象 for x in it: #next(it) print (x, end=" ")
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function（生成器函数）。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
>>> from collections.abc import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True
生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：
>>>from collections.abc import Iterator>>> isinstance(iter([]), Iterator) True >>> isinstance(iter(‘abc‘), Iterator) True
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现.
2.生成器
在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
创建generator。第一种方法，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
>>> next(g) # 通过next()函数获得generator的下一个返回值
0
>>> next(g)
1
#也可用for循环来获取，并且不需要关心StopIteration的错误
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print(n) 第二种，生成器函数。调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时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。
使用 yield 实现斐波那契数列：
#!/usr/bin/python3
import sys
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
a, b, counter = 0, 1, 0
while True:
if (counter > n):
return
yield a
a, b = b, a + b
counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
while True:
try:
print (next(f), end=" ")
except StopIteration:
sys.exit()
摘录自python3菜鸟教程和廖雪峰python3
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yunlong-study/p/12555338.html
