当扫描内存中放不下的数据集时，我们要找到一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式（Iterator pattern）。C/C++这种语言并没有在语法层面直接实现迭代器模式，需要手动实现。python直接内置了迭代器模式。 python2.3中正式引入yield关键字，该关键字用来构建生成器（generator），其作用和迭代器一样。 所有生成器都是迭代器，因为生成器完全实现了迭代器接口。 迭代器用于从集合中取出元素；而生成器用于“凭空”生成元素。 不过在python中，大多数时候把迭代器和生成器视为同一个概念。在python3中，现在range()函数返回的是类似生成器的对象，而不在是列表。
__next__:返回下一个可用的元素，如果没有元素了抛出StopIteration异常
有多少人和我一样仍然在周末痛苦的加班工作中？哈哈哈，快来慢慢的读一下这篇文章，一起慢慢的摸鱼吧！
请注意，本文编写于 325 天前，最后修改于 325 天前，其中某些信息可能已经过时。
迭代器模式是一种十分常用的行为设计模式，各种面向对象编程语言大多提供了迭代器模式的实现和具体的工具类，迭代器主要用来按需要的顺序顺次获取容器中的数据项。 我们在此前的文章中用简单明了的例子说明了 Python 中迭代器与关键字 yield 的用法。
本微教程根据廖雪峰python教程中的部分内容，配合我个人的学习经历进行总结整理。
python程序的循环结构有两种，分别是遍历循环和无限循环，这次主要讲解内容之一。除此之外还有循环控制保留字和循环的高级用法介绍。 在计算机编程的世界里，循环结构是一种强大的工具，而Python语言中的循环机制更是让程序员事半功倍。无论是处理大规模数据、实现重复任务，还是简化复杂的算法，Python的循环结构都展现了其简洁而灵活的特性。本篇技术博客将深入探讨Python程序中的循环结构，为你揭示其奥秘，助你更好地掌握这一编程利器。
在 Python 编程中，生成器和迭代器是非常重要的概念。它们不仅可以提供高效的数据处理方式，还能够节省内存和简化代码逻辑。本文将深入探讨生成器和迭代器的工作原理、用法和注意事项，并通过实例演示其在实际开发中的应用。
Python迭代器是Python编程语言中非常常用的一种工具。它是访问容器（例如列表、元组等）中的元素的一种方式，可以逐个访问容器中的元素，而不必将整个容器存储在内存中。
yield 英 [jiːld] 美 [jiːld] v.出产(作物);产生(收益、效益等);提供;屈服;让步;放弃;缴出 n.产量;产出;利润 上面路牌是「让」的意思
Python 提供了一个生成器来创建自己的迭代器函数。 生成器是一种特殊类型的函数，它不返回单个值，而是返回一个包含一系列值的迭代器对象。 在生成器函数中，使用yield语句，而不是返回语句。 下面是一个简单的生成器函数。
本文介绍了Python迭代器和生成器的概念、用法和示例，以及itertools模块提供的一系列迭代器。生成器是一种特殊的迭代器，内部支持了生成器协议，不需要明确定义__iter__()和next()方法。生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果。在Python 2.5中，yield语句变成了yield表达式，可以有一个值。在生成器中，每次调用next()方法，就会返回下一个值。生成器还支持send()方法，用于主动推送一个值。在Python 3.x中，send()方法被移除，可以使用next()方法代替。生成器还支持close()方法，用于关闭生成器，关闭后无法使用send()和next()方法，但可以继续使用__iter__()和__next__()方法。生成器是一种强大的编程工具，可以有效地节省内存和提高代码性能，特别是在处理大量数据时。itertools模块提供了一系列迭代器，包括旋转、组合、笛卡尔积等，可以用于简化复杂的循环和算法。总之，迭代器和生成器是Python中非常重要的概念，可以简化很多繁琐的编程任务，提高代码性能和可读性。
1.1.概念 迭代器协议 迭代器协议：对象需要提供next方法，它要么返回迭代中的下一项，要么引起一个StopIteration异常，以终止迭代 可迭代对象：实现了迭代器协议的对象 迭代器 迭代器是访问集合内元素的一种方式，一般用来遍历数据 迭代器和以下标的访问方式不一样，迭代器是不能返回的（比如下标方式 list[2],之后可以访问list[0],list[1]，而迭代器不能返回，只能__next__），迭代器提供了一种惰性方式获取数据（就是只有在访问数据的时候才去计算或者说才去获取数据） 生成器 p
序列可以迭代的原因：iter 函数。解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用 iter(x)。内置的 iter 函数有以下作用：
列表生成式是 Python 内置的强大的列表创建工具，可以用来快速的创建一个具有一定规则的列表。
在python中，我们经常会遇到需要对一系列的元素进行遍历或处理的情况，例如对列表中的每个元素进行求和或排序，或者对文件中的每一行进行读取或写入。为了实现这样的功能，我们通常会使用for循环或while循环来逐个获取元素，并进行相应的操作。例如：
一句话解释：包含了yield关键字的函数就是生成器，它的返回值是一个生成器对象。我简单画了个示意图：
上一次输出的结果为下一次输入的初始值，重复的过程称为迭代,每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果是下一次迭代的初始值
在Python编程语言中，迭代器和生成器是非常重要的概念。它们都提供了一种有效的方式来处理序列化的数据，但它们之间有一些区别。本文将详细介绍Python中迭代器和生成器的区别，并解释生成器的原理。我们将通过代码示例和详细的解释来帮助读者理解这些概念。
我们都知道，序列可以迭代。但是，你知道为什么吗？ 本文来探讨一下迭代背后的原理。 序列可以迭代的原因：iter 函数。解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用 iter(x)。内置的 iter 函数有以下作用： (1) 检查对象是否实现了 iter 方法，如果实现了就调用它，获取一个迭代器。 (2) 如果没有实现 iter 方法，但是实现了 getitem 方法，而且其参数是从零开始的索引，Python 会创建一个迭代器，尝试按顺序（从索引 0 开始）获取元素。 (3) 如果前面两步都失败，Python
列表生成式是 python 内置的非常强大的可以用来生成列表的生成式。在学习生成器之前先来了解一下列表生成式，者有利于我们队生成器的理解。
斐波那契数，亦称之为斐波那契数列，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、……，这个数列从第3项开始，每一项都等于前两项之和。求大于输入数的最小斐波那契数。
本文介绍了Python中的生成器和迭代器。在处理大量数据时，计算机内存可能不足，我们可以通过生成器和迭代器来解决该问题。
生成器是 Python 初级开发者最难理解的概念之一，虽被认为是 Python 编程中的高级技能，但在各种项目中可以随处见到生成器的身影，你得不得去理解它、使用它、甚至爱上它。 提到生成器，总不可避免地要把迭代器拉出来对比着讲，生成器就是一个在行为上和迭代器非常类似的对象，如果把迭代器比作 Android 系统，那么生成器就是 iOS，二者功能上差不多，但是生成器更优雅。 什么是迭代器 顾名思义，迭代器就是用于迭代操作（for 循环）的对象，它像列表一样可以迭代获取其中的每一个元素，任何实现了 __n
本文是「小孩都看得懂」系列的第十八篇，本系列的特点是内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！
可迭代对象，迭代器，生成器，相信许多学习Python的小伙伴或多或少都听说过，但你真的知道他们的区别吗？真的知道为什么需要这些概念吗？
在了解Python的数据结构时，容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起，难免让初学者一头雾水，我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚。
res = vart[5:1:-1] # 从索引5开始 到索引 1，步进值为-1 倒着输出
该文章介绍了如何利用Python的yield关键字、生成器表达式、迭代器协议和自定义类实现一个简单的生成器。生成器是一种特殊的迭代器，它可以用来生成一系列值，并且可以在需要时动态生成值。生成器可以通过yield关键字来暂停和恢复其执行状态，这样可以避免重复生成值。生成器还可以通过生成器表达式来创建，它可以用来生成一个不可变的序列。
列表推导式（list comprehension）为for循环提供了一个简短且更好的选择。它用于我们需要对列表中的每一个元素执行操作的迭代过程中。
施工计划第17篇。公众号真正做技术写作的本来就少，能够从一而终，始终坚持下去的，更是凤毛麟角，我会向我心中那些正真在做技术分享的前辈们学习，争取早日加入这类俱乐部。
今天我们将讨论能在很多教程中看到，但又常常搞的头晕转向的迭代器、生成器，以及让新手经常困惑的yield。
Python中的迭代器是一种对象，它可以迭代（遍历）一个可迭代对象（比如列表、元组或字符串）的元素。迭代器用于实现迭代器协议，即包含 __iter__() 方法和 __next__() 方法。
迭代是数据处理的基础，迭代可以理解为是一种惰性求值。在python里迭代器和生成器是一回事，使用的是yield关键字。
我当初第一次学到迭代器和生成器的时候，并没有太在意，只是觉得这是一种新的获取数据的方法。对于获取数据的方法而言，我们会一种就足够了。但是在我后来Python的使用以及TensorFlow等学习使用当中，我发现很多地方都用到了迭代器和生成器，或者是直接使用，或者是借鉴了思路。今天就让我们仔细来看看，它们到底是怎么回事。
跟其他编程语言不同，Python中没有用于定义协议或表示约定的关键字，像interface、protocol这些单词并不在Python语言的关键字列表中。
我们继续伯克利CS61A公开课之旅，这一次我们讨论的是lab11，也就是第11次实验课。
生成器 函数体内有yield选项的就是生成器，生成器的本质是迭代器，由于函数结构和生成器结构类似，可以通过调用来判断是函数还是生成器，如下：
当我们需要处理一个大量的数据集合时，一次性将其全部读入内存并处理可能会导致内存溢出。此时，我们可以采用迭代器Iterator和生成器Generator的方法，逐个地处理数据，从而避免内存溢出的问题。
魔法方法、属性和迭代器 本文内容全部出自《Python基础教程》第二版 在Python中，有的名称会在前面和后面都加上两个下划线，这种写法很特别。前面几章中已经出现过一些这样的名称(如__future__)，这种拼写表示名字有特殊含义，所以绝不要在自己的程序中使用这样的名字。在Python中，由这些名字组成的集合所包含的方法称为魔法(或特殊)方法。如果对象实现了这些方法中的某一个，那么这个方法会在特殊的情况下(确切地说是根据名字)被Python调用。而几乎没有直接调用它们的必要。 本章会详细
在Python编程中，当你遇到TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not generator错误消息时，这通常是因为你要传递给一个函数的参数类型不正确。
yield这个关键字很早的时候就了解过，但一直都只了解其基本使用，即转变函数为生成器的使用，节省大型迭代时的内存空间，但其实yield在python的很多特性中都起着重要的作用
代码解析： 在这个例子中，我们使用range(1, 11)生成1到10的数字序列，并通过列表推导式计算每个数字的平方，最终得到squares列表。
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