前言：在Python这么语言中，生成器毫无疑问是最有用的特性之一，但是却是使用的最不广泛的特性之一。
可迭代对象Iterable
Python 中任意的对象，只要它定义了迭代器的iter方法，或者定义了可以支持下标索引的getitem方法，那么它就是一个可迭代对象
更简单的理解是：可以用for循环遍历的对象就是Iterable
生成器也是可迭代对象
迭代器Iterator
对象有next()方法，并且使用next()或内置函数next(obj)能够返回连续的对象，没有数据返回时，抛出StopIteration异常，这就是一个迭代器。
Iterator迭代器只能被for循环遍历一次，再次遍历无数据返回。
将序列转换为迭代器的方法iter()
In [8]ite = iter([1,2,3]) # 将列表转换为迭代器 In [8]: next(ite) Out[8]: 1 In [9]: next(ite) Out[9]: 2 In [10]: next(ite) Out[10]: 3 In [11]: next(ite) # 没有数据时抛出异常 —————————————————————————————————————- StopIteration Traceback (most recent call last)
生成器generator
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。
创建生成器通常有两种方法
1.生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表
In [13]: g = (x*x for x in range(10)) In [14]: g Out[14]:
2.生成器函数：定义yield关键字的函数调用时返回的就是生成器，generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
In [31]: def odd(): yield 1 yield 2 yield 3 In [32]: o = odd() In [33]: o Out[33]:
genertator同样也能用for循环遍历，且只能遍历一次
In [47]: def odd(): …: yield 1 …: yield 2 …: yield 3 …: In [48]: o = odd() In [49]: for n in o: print(n) 1 2 3 In [50]: for n in o: print(n) # 空内容
生成器应用
- 针对函数的列表进行优化
def fib_gen(n): a, b = 0, 1 while a < n : yield a # 数据量再大，也只是在调用时，产生一个数据，进行返回，大量减少内存使用 a, b = b, a+b fib_gen(5) ——————————
- 针对读取大文件优化
def read_log(log_path): with open(log_path) as f: # 文件对象f是一个迭代器 for line in f: yield line # 不使用readlines()返回整个列表，直接返回生成器generator read_log(‘access_log.log’) # 返回生成器对象
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Iterable、Iterator、Generator判断
from collections import Iterable,Iterator,Generator
isinstance(range(5),Iterable) # 返回True range(5)是可迭代对象
isinstance(range(5),Iterator) # 返回False range(5)不是迭代器
isinstance([1,2,4],Iterable) # 返回True，列表为可迭代对象
isinstance([1,2,4],Iterator) # 返回False，列表不是迭代器
isinstance(open(‘test.txt’),Iterable) # 返回True，文件对象是Iterable
isinstance(open(‘test.txt’),Iterator) # 返回True，文件对象是Iterator
isinstance(open(‘test.txt’),Generator) # 返回False，文件对象不是Generator
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