Python 迭代器(iterator) 生成器(generator)

可迭代对象(iterable)

定义

iterable又称为可迭代对象。在Python中，如果一个对象（又称为container object）实现了__iter__()方法或者可以支持下标索引的__getitem__()方法，就称为一个可迭代对象。
iterable.__iter__()方法

调用一个可迭代对象的__iter__()方法会返回一个当前可迭代对象的一个迭代器(iterator)。这个在下一章会提到。
iter(iterable)方法

把一个可迭代对象传入iter()会返回一个当前可迭代对象的一个迭代器(iterator)。
判断方法
在Python中，我们常用到的集合数据类型都是iterable的。如列表(list)，元组(tuple)，字典(dict)，集合(set)，字符串(str)等。在程序中判断一个对象是否是iterable的方法为
```
# Method1: use isinstance
from collections import Iterable
isinstance([1, 2, 3], Iterable)

# Method2: use for loop
for i in [1, 2, 3]:
    print(i)
```

迭代器(iterator)

定义

借用Python文档中对迭代器的定义，一个迭代器指的是一个包含着数据流的对象，它每次返回数据中的一个元素。一个可迭代对象本身也可以是迭代器，但是这样在迭代一次之后数据本身将无法使用，除非将迭代器重置。在Python中大部分迭代器和可迭代对象是分离的，这样就保证了能够重复产生迭代器。
__next__()方法

一个迭代器必须实现__next__()方法。在每次调用迭代器（注意，不是可迭代对象）的__next__()方法时顺序返回数据的一个元素。当遍历完数据后抛出StopIteration异常，表示迭代完成。这时迭代器也就完成了它的使命。
__iter__()方法

调用一个迭代器的__iter__()方法会返回迭代器对象本身，注意每次调用产生一个新的迭代器对象。
next()方法

在next()内传入一个迭代器，可以得到迭代器的下一个值。

生成器(generator)

定义

生成器可以看成是迭代器的简化版。生成器只需要定义一个函数，并将普通函数的return改为yield即可。

使用
在使用生成器时，可以像一个普通的迭代器一样，使用for in或者next()方法获取其中的值。

 # Define a generator
 def range_like(n):
     i = 0
     while i < n:
         yield i
         i += 1

 # Create a generator object
 a = range_like(5)
 a.__next__()

 for i in range_like(n):
     print(i)

迭代器、生成器的关系

迭代器、生成器、可迭代对象的关系可用下图表示

for语句的执行顺序

在对一个iterable对象使用for语句时，实际上先调用了iter()方法返回一个iterator，然后再依次调用__next__()方法获得每一个值。当抛出StopIteration异常时意味着for语句的结束。

参考

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