Python 迭代器和生成器

以下为作者学习python时所做的学习笔记，语言上可能不是那么严谨，希望大家多多提交自己的意见，如有错误也请大家能够指出，在此谢谢大家。

一、生成器：具有生成能力,只负责生成

1. 概念引入：同xrang，仅生成，只有在运行时才创建

2. 特点：

a.函数内有yield的函数就是生成器函数

b.执行生成器函数时，只创建生成器，内部代码不执行

c.执行__next__方法，函数内部代码开始执行，至下一个yield中止

d.当函数遇到return时，则整体退出，不再执行之后的代码

3. 代码：

# ！usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

def xrang(): # 生成器函数

print(11)

yield 1

print(22)

yield 2

# return

print(33)

yield 3

r = xrang() # 生成生成器

# 执行函数时

ret = r.__next__() # 执行函数，至yield中止，结果：11

print(ret) # 返回值为yield值，结果：1

ret = r.__next__() # 从上次中止位置开始执行函数，至下一个yield中止，结果：22

print(ret) # 返回值为yield值，结果：2

# 如果加入return，此时会报错，且__next__()方法返回容器的下一个元素，直到结尾抛出StopIteration异常。

ret = r.__next__() # 从上次中止位置开始执行函数，至下一个yield中止，结果：33

print(ret) # 返回值为yield值，结果：3

二、迭代器：具有访问能力，不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合。对了，作者建了个小群，有兴趣的亲们可以入群一起聊天，学习，交流：145 010 486

二、迭代器：具有访问能力，不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合。

1. 特点

a.访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容

b.不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问

c.访问到一半时不能往回退

d.便于循环比较大的数据集合，节省内存

2. __next__

见上例

3. for循环：Python将对关键字in后的对象调用iter函数获取迭代器，然后调用迭代器的next方法获取元素，直到抛出StopIteration异常。对迭代器调用iter函数时将返回迭代器自身，所以迭代器也可以用于for语句中，不需要特殊处理。

现在有很多人都想学一点编程，但是直接看教程又有点太难下手。

之前有几个朋友都问我能不能指导他们一下入门学个语言，于是我就弄了个零基础免费学习python的群，每天讲一点点很简单的内容。如果有0基础想入门的新手，不如来跟着看看，欢迎加入我们共同学习的队伍。（145010486）

# ！usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

def rang(n): # 生成器函数

start = 0

while True:

if n

return

yield start

start += 1

for i in rang(10):

print(i)