迭代器与生成器

一、迭代器

数学中的迭代可以指函数迭代的过程，即反复地运用同一函数计算，前一次迭代得到的结果被用于作为下一次迭代的输入。 即使是看上去很简单的函数，在经过迭代之后也可能产生复杂的行为，衍生出具有难度的问题。——引自维基百科

0. 迭代器协议

　　__iter__()和next()这两个方法一起构成了迭代器协议。即满足了这个两个方法才能称之为迭代器。

1. 可迭代的对象

　　在Python中一样也有迭代的概念。比如循环打印出列表中的元素，这就是一个迭代的过程。在Python中，不仅可以对列表、元组、字典等进行迭代，还可以对其他对象迭代，前提是这个对象实现了 __iter__方法,这个对象也称为可迭代的对象。

2. 迭代器

　　具有next方法的的可迭代对象。iter方法会返回一个迭代器（__iter__返回的是迭代器本身）。在调用next方法时，迭代器会返回它的下一个值，如果next方法调用后，但是又没有值返回，就会引发StopIteration异常。

3. 示例1

如果继续调用，就会引发StopIteration异常

内建函数iter()可以从可迭代的对象中获得迭代器；list()含糊可以将迭代器显示的以列表的形式打印

4. 示例2—自定义迭代器

接下来验证是否为迭代器

注释掉next()方法

此时结果如下，没有next()方法就不再是iterator了：

二、生成器

A function which returns an iterator. It looks like a normal function except that it contains yield statements for producing a series a values usable in a for-loop or that can be retrieved one at a time with the next() function. Each yield temporarily suspends processing, remembering the location execution state (including local variables and pending try-statements). When the generator resumes, it picks-up where it left-off (in contrast to functions which start fresh on every invocation).

定义生成器的两种方式： - yield声明 - 生成器表达式

1. yield语句

2. 生成器表达式

生成器表达式返回的是生成器；生成器定义的方法类似于列表推导式，但是生成器用的是圆括号；list()方法可以把生成器以列表的形式显示出来；

生成器表达式也可以在当前的圆括号内直接使用。比如在函数调用中就不需要增加另外一个圆括号了。 如果需要生成大量的的值再迭代计算，最好不要使用列表推导式，而是使用生成器推导式直接迭代。因为列表推导式会实例化一个列表，从而丧失迭代的优势。

3. 生成器表达式和列表推导式的性能对比

通过这个例子可以看出，在大量数据迭代的情况下，生成器表达式比列表推导式的性能好。因为列表推导式实实在在的生成了一个列表，在这里个例子中，先生成列表再求和，已经是2层for循环了，自然就要慢一点了。

通过这个例子顺便再对比一下xrange()和range()的性能吧