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生成器
首先让我们了解迭代器。根据Wikipedia，迭代器是一个对象，它使程序员能够遍历容器，特别是列表。但是，迭代器执行遍历并允许访问容器中的数据元素，但不执行迭代。你可能会感到困惑，所以让我们慢一点。有三个部分：
- 可迭代
- 迭代器
- 迭代
所有这些部分都相互关联。我们将逐一讨论它们，然后讨论生成器。
可迭代
Python中的任何对象都有一个__iter__或一个__getitem__定义的 方法，它返回一个迭代器，简而言之，iterable是任何可以为我们提供迭代器的对象。什么是迭代器？
迭代器
Python中的只要定义了next（Python2）或 __next__方发就是一个迭代器。现在让我们理解迭代。
迭代
简单来说，它是从例如列表中获取元素的过程。当我们使用循环来循环某对象时，它被称为迭代。它是流程本身的名称。现在我们对这些术语有了基本的了解，让我们了解生成器。
生成器
生成器是迭代器，但您只能迭代它们一次。这是因为它们不会将所有值存储在内存中，它们会动态生成值。您可以通过迭代它们来使用它们，或者使用'for'循环，或者将它们传递给任何迭代的函数或构造。大多数时候generators都是作为函数实现的。这是一个generator函数的简单示例：
def generator_function():
for i in range(10):
yield i
for item in generator_function():
print(item)
# Output: 0
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
# 6
# 7
# 8
# 9
在这种情况下，它并没有真正有用。生成器最适合计算大量结果（特别是涉及循环本身的计算），您不希望同时为所有结果分配内存。lists在Python 2 中返回的许多标准库函数 已在Python 3中被修改为generators返回，因为generators需要的资源更少。
这是一个generator计算斐波纳契数的例子：
# generator version
def fibon(n):
a = b = 1
for i in range(n):
yield a
a, b = b, a + b
现在我们可以像这样使用它：
for x in fibon(1000000):
print(x)
这样我们就不必担心使用大量资源了。但是，如果我们这样实现它：
def fibon(n):
a = b = 1
result = []
for i in range(n):
result.append(a)
a, b = b, a + b
return result
在计算大量输入时，它会耗尽我们所有的资源。我们已经讨论过，我们只能迭代generators一次，但我们还没有测试过。在测试之前，您需要了解Python的另外一个内置函数next()。它允许我们访问序列的下一个元素。让我们测试一下：
def generator_function():
for i in range(3):
yield i
gen = generator_function()
print(next(gen))
# Output: 0
print(next(gen))
# Output: 1
print(next(gen))
# Output: 2
print(next(gen))
# Output: Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# StopIteration
我们可以看到，在取出所有值之后next()会导致 StopIteration错误。基本上这个错误告诉我们所有的值都已被取出了。您可能想知道为什么我们在使用for循环时不会出现此错误？答案很简单， for循环自动捕获这个错误并停止 next。您是否知道Python中的一些内置数据类型也支持迭代？让我们来看看：
my_string = "Yasoob" next(my_string) # Output: Traceback (most recent call last): # File "<stdin>", line 1, in <module> # TypeError: str object is not an iterator那不是我们所期望的。str不是迭代器。嗯，这是对的！它是可迭代的但不是迭代器。这意味着它支持迭代但我们不能直接迭代它。那么我们如何迭代呢？现在是时候学习一个内置函数了iter。虽然 int不是可迭代的，但我们可以在字符串上使用它！
int_var = 1779 iter(int_var) # Output: Traceback (most recent call last): # File "<stdin>", line 1, in <module> # TypeError: 'int' object is not iterable # This is because int is not iterable my_string = "Yasoob" my_iter = iter(my_string) print(next(my_iter)) # Output: 'Y'现在好多了。我相信你喜欢学习生成器。请记住，只有在使用它时才能完全掌握这个概念。确保您遵循此模式，并在它们对您有意义时使用 。你不会失望的！
