前言

在学习Python语言，不可避免遇到各种绕口的概念，比如可迭代对象、迭代器和生成器，新手看了第一印象就是一脸懵。为此，本文详细介绍和解释这些概念，让新手一看就会。
回顾Python中的数据存储结构，Python是用容器来存储数据，比如：list、dict、tuple、strset…等等，当数据量不大的时候用这些存储没什么问题，当数据量特别大甚至是无限的时候，就不能使用这些容器来存储了，于是Python有一种机制专门解决这种问题。

一、可迭代对象(iterable)和迭代器(iterator)

1.1 概念介绍

通俗点讲，可迭代对象就是可以产生迭代器的对象，所谓迭代器就像一个懒加载的工厂，本身不存储数据，只有你向它索要的时候临时给你生成数据。下面用一个例子来解释：

>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = iter(x)
>>> z = iter(x)
>>> next(y)
1
>>> next(y)
2
>>> next(z)
1
>>> type(x)
<class 'list'>
>>> type(y)
<class 'list_iterator'>

在这个例子中，x是一个list对象，是一个可迭代对象，通过iter()函数生成x的迭代器y，那么只有在调用next()方法时y才输出数据。了解了两者的基本内容，下面来深入讲解。
先抛出可迭代对象和迭代器的结论：

可迭代对象包含迭代器；如果一个对象拥有__iter__方法，其是可迭代对象；
如果一个对象拥有next方法，其是迭代器；
定义可迭代对象，必须实现__iter__方法；定义迭代器，必须实现__iter__和__next__方法。

这三个结论看起来很绕，来解释一下，可迭代对象是一个对象，对象包含__iter__方法，我们可以使用iter()函数来生成该对象的迭代器，生成的迭代器包含__iter__和__next__方法。迭代器也有__iter__，说明迭代器也是可迭代对象，当对迭代器使用iter()函数时，返回的是该迭代器本身，而next方法不断地获取迭代器中的下一个元素，如果迭代器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常。

1.2 为什么要用迭代器

我们通过可迭代对象生成迭代器，那我们要用迭代器的目的是什么呢？开头讲了，迭代器的使用是为了节省空间，想象一下，通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。通过例子加深印象：
生成无限序列：

>>> from itertools import count
>>> counter = count(start=13)
>>> next(counter)
13
>>> next(counter)
14

从一个有限序列中生成无限序列：

>>> from itertools import cycle
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue'])
>>> next(colors)
'red'
>>> next(colors)
'white'
>>> next(colors)
'blue'
>>> next(colors)
'red'

从无限的序列中生成有限序列：

>>> from itertools import islice
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue'])  # infinite
>>> limited = islice(colors, 0, 4)            # finite
>>> for x in limited:                         
...     print(x)
red
white
blue
red

1.3 定义一个迭代器

为了进一步加深迭代器概念理解，我们建立一个生成斐波那契数列的迭代器：

class Fib:
    def __init__(self):
        self.prev = 0
        self.curr = 1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        value = self.curr
        self.curr += self.prev
        self.prev = value
        return value

>>> f = Fib()
>>> print(next(f))
1
>>> print(next(f))
1
>>> print(next(f))
2
>>> print(next(f))
3

Fib既是一个可迭代对象（因为它实现了__iter__方法），又是一个迭代器（因为实现了__iter__和__next__方法）。实例变量prev和curr用户维护迭代器内部的状态。每次调用next()方法的时候做两件事：

为当前这次调用生成返回结果
为下一次调用next()方法修改状态

迭代器就像一个懒加载的工厂，等到有人需要的时候才给它生成值返回，没调用的时候就处于休眠状态等待下一次调用。

二、生成器(generator)

生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了，只需要一个yiled关键字。生成器一定是迭代器（反之不成立），因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。

2.1 用生成器来实现斐波那契数列：

def fib():
	print("Start...")
    prev, curr = 0, 1
    while True:
        yield curr
        prev, curr = curr, curr + prev

>>> f = fib()
>>> print(type(f))
<class 'generator'>

>>> print(next(f))
Start...
1
>>> print(next(f))
1
>>> print(next(f))
2
>>> print(next(f))
3

来解释一下流程:

程序开始执行以后，因为fib函数中有yield关键字，所以fib函数并不会真的执行，而是先得到一个生成器f(相当于一个对象);
直到第一次调用next方法，fib函数正式开始执行，先执行fib函数中的print和prev, curr = 0, 1，然后进入while循环,程序遇到yield关键字，然后把yield想想成return,return了一个curr之后，程序停止，并没有执行函数后面的代码；
又开始执行下面的print(next(f)),这个时候和上面那个差不多，不过不同的是，这个时候是从刚才那个next程序停止的地方开始执行的，也就是要执行prev, curr = curr, curr + prev，然后循环又遇到yield，return变量curr后程序又停止。

到这里你可能就明白yield了，带yield的函数是一个生成器，而不是一个函数了，这个生成器有一个函数就是next函数，next就相当于“下一步”生成哪个数，这一次的next开始的地方是接着上一次的next停止的地方执行的，所以调用next的时候，生成器并不会从fib函数的开始执行，只是接着上一步停止的地方开始，然后遇到yield后，return出要生成的数，此步就结束。

2.2 Send()方法

def fun():
    print("starting...")
    while True:
        res = yield 4
        print("res:",res)
>>> f = fun()
>>> print(next(f))
starting...
4
>>> print(f.send(23))
res:23
4

来解释一下流程:

f = fun()因为fun函数里面有yield关键字，所以函数不会执行并且返回一个生成器；
第一次执行next()方法，开始执行fun函数，直到遇到yield，抛出yield后面的对象，程序停止；
程序执行f.send(23)，程序会从上次停止的地方开始执行，因为send了一个23，所以上次停止的地方出现一个23，由于send方法中包含next()方法，所以程序会继续向下运行执行，res赋值为23，执行print，然后再次进入while循环，遇到yield，抛出yield后面的对象，程序停止；