python生成器迭代_python中的生成器和迭代器
前言：
我们来了解一下什么是python中生成器。了解一下python生成器是什么，以及生成器在python编程之中能起到什么样的作用。
定义：
生成器和迭代器
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。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
>>> L = [x * x for x in range(10)]>>>L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]>>> g = (x * x for x in range(10))>>>g at 0x1022ef630>
在上面的例子中：(x * x for x in range(10))是生成器，g是迭代器。
因为生成器是能够返回一个迭代器的函数，其最大的作用是将输入对象返回为一个迭代器
生成器是个函数！迭代器是个对象！在python3.5中，range(5)是一个生成器，返回的结果是一个对象，即 at 0x1022ef630>就是一个迭代器
我们创建了一个generator后，通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。
g = (x * x for x in range(10))for i ing:
print(i)
运行结果：
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
或者我们可以通过__next__()从生成器中取值
g = (x * x for x in range(10))
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
运行结果：
0
1
4
9
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。
创建迭代器
A、使用内建的工厂函数iter(iterable)可以将可迭代序列转换为迭代器
a=[1,2,3,4]
b=(1,2,3)
str='Tomwenxing'print(iter(a))
print(iter(b))
print(iter(str))
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