强烈推荐Ned Batchelder的迭代器和生成器示例

一个没有生成器的方法，它对偶数进行处理

def evens(stream):
   them = []
   for n in stream:
      if n % 2 == 0:
         them.append(n)
   return them

而通过使用发电机

def evens(stream):
    for n in stream:
        if n % 2 == 0:
            yield n

我们不需要任何列表或返回语句 有效的大/无限长的流…它只是走动并产生值

调用evens方法(生成器)和往常一样

num = [...]
for n in evens(num):
   do_smth(n)

发电机也用于打破双环

迭代器

满页的书是可迭代对象，书签是可迭代对象 迭代器

而这个书签除了下一步移动什么也做不了

litr = iter([1,2,3])
next(litr) ## 1
next(litr) ## 2
next(litr) ## 3
next(litr) ## StopIteration  (Exception) as we got end of the iterator

使用生成器…我们需要一个函数

使用迭代器…我们需要next和iter

如前所述:

Generator函数返回一个迭代器对象

Iterator的全部好处:

每次在内存中存储一个元素

可迭代对象是可以(自然地)迭代的对象。然而，要做到这一点，你将需要一个类似迭代器对象的东西，是的，术语可能令人困惑。可迭代对象包括__iter__方法，该方法将返回可迭代对象的迭代器对象。

迭代器对象是一个实现迭代器协议的对象——一组规则。在这种情况下，它必须至少有这两个方法:__iter__和__next__。__next__方法是一个提供新值的函数。__iter__方法返回迭代器对象。在更复杂的对象中，可能有单独的迭代器，但在更简单的情况下，__iter__返回对象本身(通常返回self)。

一个iterable对象是一个列表对象。它不是一个迭代器，但它有一个__iter__方法，返回一个迭代器。你可以直接以things.__iter__()的形式调用这个方法，或者使用iter(things)。

如果你想遍历任何集合，你需要使用它的迭代器:

things_iterator = iter(things)
for i in things_iterator:
    print(i)

然而，Python会自动使用迭代器，这就是为什么你从来没有看到上面的例子。相反，你可以这样写:

for i in things:
    print(i)

自己编写迭代器可能很乏味，所以Python有一个更简单的选择:生成器函数。生成器函数不是普通的函数。不是遍历代码并返回最终结果，而是延迟代码，函数立即返回一个生成器对象。

生成器对象类似于迭代器对象，因为它实现了迭代器协议。这对于大多数目的来说已经足够好了。在其他答案中有许多生成器的例子。

简而言之，迭代器是一个对象，它允许您迭代另一个对象，无论它是一个集合还是其他一些值的来源。生成器是一个简化的迭代器，它或多或少完成相同的工作，但更容易实现。

通常情况下，如果你只需要发电机，你会选择发电机。但是，如果您正在构建一个更复杂的对象，其中包含其他特性之间的迭代，则应该使用迭代器协议。

强烈推荐Ned Batchelder的迭代器和生成器示例

一个没有生成器的方法，它对偶数进行处理

def evens(stream):
   them = []
   for n in stream:
      if n % 2 == 0:
         them.append(n)
   return them

而通过使用发电机

def evens(stream):
    for n in stream:
        if n % 2 == 0:
            yield n

我们不需要任何列表或返回语句 有效的大/无限长的流…它只是走动并产生值

调用evens方法(生成器)和往常一样

num = [...]
for n in evens(num):
   do_smth(n)

发电机也用于打破双环

迭代器

满页的书是可迭代对象，书签是可迭代对象 迭代器

而这个书签除了下一步移动什么也做不了

litr = iter([1,2,3])
next(litr) ## 1
next(litr) ## 2
next(litr) ## 3
next(litr) ## StopIteration  (Exception) as we got end of the iterator

使用生成器…我们需要一个函数

使用迭代器…我们需要next和iter

如前所述:

Generator函数返回一个迭代器对象

Iterator的全部好处:

每次在内存中存储一个元素

之前的回答忽略了这一点:生成器有close方法，而典型的迭代器没有。close方法在生成器中触发StopIteration异常，该异常可能在迭代器中的finally子句中被捕获，以获得运行一些清理的机会。这种抽象使得它在大型迭代器中比简单迭代器更有用。可以像关闭文件一样关闭生成器，而不必担心下面有什么。

也就是说，我个人对第一个问题的回答是:iteratable只有__iter__方法，典型的迭代器只有__next__方法，生成器既有__iter__又有__next__，还有一个附加的close。

For the second question, my personal answer would be: in a public interface, I tend to favor generators a lot, since it’s more resilient: the close method an a greater composability with yield from. Locally, I may use iterators, but only if it’s a flat and simple structure (iterators does not compose easily) and if there are reasons to believe the sequence is rather short especially if it may be stopped before it reach the end. I tend to look at iterators as a low level primitive, except as literals.

对于控制流而言，生成器是一个与承诺同样重要的概念:两者都是抽象的和可组合的。

我用一种非常简单的方式专门为Python新手编写，尽管Python在本质上做了很多事情。

让我们从最基本的开始:

考虑一个列表，

l = [1,2,3]

让我们写一个等效函数:

def f():
    return [1,2,3]

打印(l)的O /p: [1,2,3] & O /p打印(f()): [1,2,3]

让列表l可迭代:在python中，列表总是可迭代的，这意味着你可以在任何你想要的时候应用迭代器。

让我们在list上应用迭代器:

iter_l = iter(l) # iterator applied explicitly

让我们把一个函数设为可迭代的，也就是说，写一个等效的生成器函数。 在python中，只要你引入关键字yield;它变成了一个生成器函数，迭代器将隐式应用。

注意:每个生成器在应用隐式迭代器时总是可迭代的，这里隐式迭代器是关键 因此生成器函数将是:

def f():
  yield 1 
  yield 2
  yield 3

iter_f = f() # which is iter(f) as iterator is already applied implicitly

如果你观察到，一旦你让函数f成为一个生成器，它就已经是iter(f)

Now,

L是列表，在应用迭代器方法iter后，它变成， iter(左) F已经是iter(F)，在应用迭代器方法“iter”它 变成iter(iter(f))也就是iter(f)

这有点像你将int类型转换为int(x)它已经是int类型并且它将保持int(x)

例如o/p:

print(type(iter(iter(l))))

is

<class 'list_iterator'>

别忘了这是Python而不是C或c++

因此，由上述解释得出的结论是:

列出l ~= iter(l) 生成函数f == iter(f)

迭代器和生成器之间的区别是什么?举一些例子来说明你在什么时候使用每种情况会很有帮助。

总结:迭代器是具有__iter__和__next__ (Python 2中的next)方法的对象。生成器提供了一种简单的内置方法来创建iterator实例。

包含yield的函数仍然是一个函数，当调用它时，返回一个生成器对象的实例:

def a_function():
    "when called, returns generator object"
    yield

生成器表达式也返回一个生成器:

a_generator = (i for i in range(0))

有关更深入的阐述和示例，请继续阅读。

Generator是一个迭代器

具体来说，generator是迭代器的子类型。

>>> import collections, types
>>> issubclass(types.GeneratorType, collections.Iterator)
True

我们可以通过几种方式创建生成器。一种非常常见和简单的方法是使用函数。

具体来说，包含yield的函数是一个函数，当调用它时，返回一个生成器:

>>> def a_function():
        "just a function definition with yield in it"
        yield
>>> type(a_function)
<class 'function'>
>>> a_generator = a_function()  # when called
>>> type(a_generator)           # returns a generator
<class 'generator'>

生成器也是一个迭代器:

>>> isinstance(a_generator, collections.Iterator)
True

迭代器是可迭代对象

迭代器是可迭代对象，

>>> issubclass(collections.Iterator, collections.Iterable)
True

它需要一个返回迭代器的__iter__方法:

>>> collections.Iterable()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#79>", line 1, in <module>
    collections.Iterable()
TypeError: Can't instantiate abstract class Iterable with abstract methods __iter__

一些可迭代对象的例子是内置元组、列表、字典、集合、冻结集、字符串、字节字符串、字节数组、范围和memoryview:

>>> all(isinstance(element, collections.Iterable) for element in (
        (), [], {}, set(), frozenset(), '', b'', bytearray(), range(0), memoryview(b'')))
True

迭代器需要一个next或__next__方法

在Python 2中:

>>> collections.Iterator()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#80>", line 1, in <module>
    collections.Iterator()
TypeError: Can't instantiate abstract class Iterator with abstract methods next

在Python 3中:

>>> collections.Iterator()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: Can't instantiate abstract class Iterator with abstract methods __next__

我们可以使用iter函数从内置对象(或自定义对象)中获取迭代器:

>>> all(isinstance(iter(element), collections.Iterator) for element in (
        (), [], {}, set(), frozenset(), '', b'', bytearray(), range(0), memoryview(b'')))
True

当你试图使用for循环对象时，__iter__方法会被调用。然后在迭代器对象上调用__next__方法，为循环取出每一项。迭代器在耗尽它时抛出StopIteration，此时它不能被重用。

来自文档

从内置类型文档的迭代器类型部分的生成器类型部分:

Python的生成器提供了一种实现迭代器协议的方便方法。如果容器对象的__iter__()方法被实现为生成器，它将自动返回一个迭代器对象(技术上，一个生成器对象)，提供__iter__()和next() [__next__() in python3]方法。关于生成器的更多信息可以在yield表达式的文档中找到。

(强调)。

从这里我们了解到generator是一种(方便的)迭代器类型。

迭代器对象示例

您可以通过创建或扩展自己的对象来创建实现Iterator协议的对象。

class Yes(collections.Iterator):

    def __init__(self, stop):
        self.x = 0
        self.stop = stop

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        if self.x < self.stop:
            self.x += 1
            return 'yes'
        else:
            # Iterators must raise when done, else considered broken
            raise StopIteration

    __next__ = next # Python 3 compatibility

但是简单地使用Generator更容易做到这一点:

def yes(stop):
    for _ in range(stop):
        yield 'yes'

或者更简单，生成器表达式(类似于列表推导式):

yes_expr = ('yes' for _ in range(stop))

它们都可以以同样的方式使用:

>>> stop = 4             
>>> for i, y1, y2, y3 in zip(range(stop), Yes(stop), yes(stop), 
                             ('yes' for _ in range(stop))):
...     print('{0}: {1} == {2} == {3}'.format(i, y1, y2, y3))
...     
0: yes == yes == yes
1: yes == yes == yes
2: yes == yes == yes
3: yes == yes == yes

结论

当需要将Python对象扩展为可迭代的对象时，可以直接使用Iterator协议。

然而，在绝大多数情况下，您最适合使用yield来定义返回Generator Iterator的函数或考虑Generator expression。

最后，请注意生成器作为协程提供了更多的功能。我在回答“yield”关键字做什么?”时，深入地解释了Generators和yield语句。