迭代器跟生成器，與上篇文章講的裝飾器一樣，都是屬于我的一個(gè)老大難問(wèn)題。
通常就是遇到的時(shí)候就去搜一下，結(jié)果在一大坨各種介紹博客中看了看，回頭又忘記了。
你是不是也是這樣呢？

俗話說(shuō)：好記性不如爛筆頭，雖然現(xiàn)在基本不咋用筆寫(xiě)字了，但是還是要好好整理下，起碼以后我就不用搜了。

如果現(xiàn)在給你一個(gè)列表list_a = [1, 2, 3, 4]，讓你去迭代它，相信大家都很熟悉，直接用for循環(huán)就完事兒，

list_a = [1, 2, 3, 4]

for i in list_a:
 print(i)

運(yùn)行

1
2
3
4
[Finished in 0.1s]

可以看到，for循環(huán)迭代了列表中的每一個(gè)元素，打印了出來(lái)。
那么for循環(huán)背后都做了什么事情呢？

一、 容器、可迭代對(duì)象、迭代器

聽(tīng)起來(lái)陌生，但是你絕對(duì)熟悉的詞兒。

在python中，一切都是對(duì)象，對(duì)象的抽象是類(lèi)，而對(duì)象的集合就是容器。

使用python中常見(jiàn)的容器有很多，比如：列表list:[0, 1, 2]，集合set:([0, 1, 2])，字典dict:{0:0, 1:1, 2:2}以及元組tuple(0, 1, 2)。
這些都是多個(gè)元素集中在一起的單元，區(qū)別的是內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)方法。

所有的容器都是可以迭代的，你可以用for循環(huán)去迭代上述的容器試試。

那把一個(gè)個(gè)元素找出來(lái)，用到的就是迭代器。用iter()可以創(chuàng)建一個(gè)迭代器。

迭代器提供一個(gè)next()方法，這個(gè)方法你每次調(diào)用的時(shí)候會(huì)給你返回下一個(gè)對(duì)象，或者StopIteration，也就是沒(méi)有對(duì)象可以給你了。

list_a = [1, 2, 3, 4]

it = iter(list_a) # 創(chuàng)建迭代器

print(next(it)) #調(diào)用next()
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))

運(yùn)行結(jié)果，前4個(gè)print可以正常返回，第5個(gè)時(shí)候就出現(xiàn)StopIteration錯(cuò)誤了，因?yàn)榱斜碇?個(gè)元素已經(jīng)返回完了。

1
2
3
4
Traceback (most recent call last):
File "D:\練習(xí)\demo_iterator.py", line 9, in <module>
print(next(it))
StopIteration
[Finished in 0.1s with exit code 1]

二、生成器

什么是生成器？簡(jiǎn)單粗暴一點(diǎn)：生成器就是懶人版的迭代器。

在上述的創(chuàng)建迭代器操作中，我們顯然是做了一次性生成的操作，list_a = [1, 2, 3, 4]，這4個(gè)元素一次性生成好，以供next()調(diào)用。

但是生成出的這些元素都是會(huì)保存到內(nèi)存中去，這只是4個(gè)元素，如果有上千萬(wàn)、上億元素呢？
我并不是第一時(shí)間要用到所有的元素，我只要在我調(diào)用next()的時(shí)候產(chǎn)生一個(gè)返回給我就好，那么這樣一次性生成就會(huì)白白占用了大量的內(nèi)存。

生成器應(yīng)運(yùn)而生，當(dāng)調(diào)用next()的時(shí)候，才會(huì)生成下一個(gè)變量。
生成器的寫(xiě)法很簡(jiǎn)單，用小括號(hào)，比如把一個(gè)列表生成式括起來(lái)：(i for i in range(10000))這樣就初始化了一個(gè)生成器。

print([i for i in range(10)])

print(i for i in range(10))

上面的時(shí)列表，下面的就是一個(gè)生成器了，區(qū)別就是[]和()。
運(yùn)行結(jié)果：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
<generator object <genexpr> at 0x033383A8>
[Finished in 0.1s]

yield關(guān)鍵字

此外，函數(shù)也可以成為生成器，秘密就是yield關(guān)鍵字，比如：

def gen():
 a = 0
 while a < 100:
  yield a
  a += 1

test = gen()
print(next(test))
print(next(test))
print(next(test))
print(next(test))

運(yùn)行結(jié)果：

0
1
2
3
[Finished in 0.1s]

yield關(guān)鍵字，可以這樣理解：當(dāng)函數(shù)運(yùn)行到這一行的時(shí)候，程序會(huì)從這里暫停，yield相當(dāng)于return會(huì)返回，
當(dāng)下次迭代時(shí)候，則會(huì)從yield的下一行代碼開(kāi)始執(zhí)行。

所以，我調(diào)用了4次print，可以從0開(kāi)始依次輸出。

從我工作中的使用場(chǎng)景出發(fā)的話，我在做一些自動(dòng)化測(cè)試的時(shí)候，有些變量參數(shù)是不可以重復(fù)的，用迭代器來(lái)定義變量的生成規(guī)則，每次
調(diào)用都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的，就不會(huì)重復(fù)了。

以上就是徹底搞懂python 迭代器和生成器的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 迭代器和生成器的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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