1、生成器

我們知道，列表生成式生成的列表占在內存中。當列表的元素較少時還行，但是達到了一定的數量，就會非常的浪費內存，因為我們用的可能是其中很少的幾個元素，其他的就閑置在那。而生成器就不一樣了，他就像是一個函數一樣，調用的時候，生成器才運行。所以，生成器節省了很大部分空間。每次調用生成器，它都會記住一個值，下次調用的時候，以上次的值為基準，推算出下一個值。生成器我們叫做generator。

（1）生成器的第一種創建方法：

a=( i for i in range(10))

print(a)

>>> <generator object <genexpr> at 0x000000000270A570>

（2）生成器 penerator

生成器的第一種創建方法類似列表生成式，只不過是把 [ ] 換成了 ( ) 。但是我們輸出之後，結果並沒有像列表生成式那樣，返回一個 list 。next（）函數是調用的方法。比如：

# generator 的第一種調用方法：

next(g)

# 實例1：

g = (x for x in range(10))

>>> next(g)

0

>>> next(g)

1

>>> next(g)

2

......

>>> next(g)

9

>>> next(g)

Traceback (most recent call last):

File "<pyshell#16>", line 1, in <module>

next(a)

StopIteration

# 我們只創建了 0 - 9 ，所以，超出後，就顯示錯誤

但是這樣的方法沒有實用性，效率很低。我們可以試著用for循環調用一下，看可行不。

# 實例2

g = (x for x in range(10))

for i in g:

print(i,end=" ")

>>> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

# 事實證明，可行。

（3）生成器 penerator 的第二種創建方法：

yield 返回值

yield 和 return 有相似之處，他們都由返回值的性質。但是yield有個特性，執行到 yield 語句的時候，就會停止並返回。下次接著從yield 語句處開始執行，再次遇到 yield，也會停止並返回。

# 實例3（非 generator）

def func(n):

for a in range(1,n):

b=a*a

print(b)

func(11)

>>>

1

4

9

16

25

36

49

64

81

100

# 實例4

# 我們把 print 更換為 yield ，這個函數就是 generator 了。

def func(n):

for a in range(1,n):

b=a*a

yield b

a=func(11)

# 為了明了，我們使用next函數調用看看。

next(a)

>>> 1

next(a)

>>> 4

next(a)

>>> 9

......

next(a)

>>> 100

# 結果是也一樣的

# 實例5，我們也可以使用for循環來叠代

for i in a:

print(i,end=" ")

>>> 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100

# 結果是一樣的，只不過我們把換行符給替換掉了

2、叠代器

我們知道，能用 for 循環的，都是可叠代對象，包括 list、tuple、dict、set、str，還有剛講的生成器（generator）。這些對象稱為Iterable。

而叠代器是能被 next（）函數調用的。所以，我們可以這麽定義：所有可以作用於for循環，還能被next（）函數調用的對象，就是叠代器，稱為Iterator（廖雪峰老師那抄襲來的）

所有的叠代器（Iterator） 一定是可叠代對象 (Iterable)，但是所有的可叠代對象（Iterator）不一定就是叠代器（Iterator）

但是，可叠代對象 list、dict、str可以轉化為叠代器。

iter（list、dict、str）

# 實例

from collections import Iterator

isinstance(iter(‘Python‘),Iteraotr)

>>> True

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