完全理解Python迭代对象、迭代器、生成器
在了解Python的数据结构时，容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起，难免让初学者一头雾水，我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚。
容器(container)
容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中(也有一些特例，并不是所有的元素都放在内存，比如迭代器和生成器对象)在Python中，常见的容器对象有：
- list, deque, ….
- set, frozensets, ….
- dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ….
- tuple, namedtuple, …
- str
容器比较容易理解，因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子，里面可以塞任何东西。从技术角度来说，当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时，那么这个对象就可以认为是一个容器，比如 list，set，tuples都是容器对象：
>>> assert 1 in [1, 2, 3] # lists
>>> assert 4 not in [1, 2, 3]
>>> assert 1 in {1, 2, 3} # sets
>>> assert 4 not in {1, 2, 3}
>>> assert 1 in (1, 2, 3) # tuples
>>> assert 4 not in (1, 2, 3) 询问某元素是否在dict中用dict的中key：
>>> d = {1: 'foo', 2: 'bar', 3: 'qux'}
>>> assert 1 in d
>>> assert 'foo' not in d # 'foo' 不是dict中的元素 询问某substring是否在string中：
>>> s = 'foobar' >>> assert 'b' in s >>> assert 'x' not in s >>> assert 'foo' in s
尽管绝大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每一个元素，但这并不是容器本身提供的能力，而是可迭代对象赋予了容器这种能力，当然并不是所有的容器都是可迭代的，比如：Bloom filter，虽然Bloom filter可以用来检测某个元素是否包含在容器中，但是并不能从容器中获取其中的每一个值，因为Bloom filter压根就没把元素存储在容器中，而是通过一个散列函数映射成一个值保存在数组中。
可迭代对象(iterable)
刚才说过，很多容器都是可迭代对象，此外还有更多的对象同样也是可迭代对象，比如处于打开状态的files，sockets等等。但凡是可以返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象，听起来可能有点困惑，没关系，先看一个例子：
>>> 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'>
这里x是一个可迭代对象，可迭代对象和容器一样是一种通俗的叫法，并不是指某种具体的数据类型，list是可迭代对象，dict是可迭代对象，set也是可迭代对象。y和z是两个独立的迭代器，迭代器内部持有一个状态，该状态用于记录当前迭代所在的位置，以方便下次迭代的时候获取正确的元素。迭代器有一种具体的迭代器类型，比如list_iterator，set_iterator。可迭代对象实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象。
当运行代码：
x = [1, 2, 3] for elem in x: ...
实际执行情况是：
反编译该段代码，你可以看到解释器显示地调用GET_ITER指令，相当于调用iter(x)，FOR_ITER指令就是调用next()方法，不断地获取迭代器中的下一个元素，但是你没法直接从指令中看出来，因为他被解释器优化过了。
>>> import dis
>>> x = [1, 2, 3]
>>> dis.dis('for _ in x: pass')
1 0 SETUP_LOOP 14 (to 17)
3 LOAD_NAME 0 (x)
6 GET_ITER
>> 7 FOR_ITER 6 (to 16)
10 STORE_NAME 1 (_)
13 JUMP_ABSOLUTE 7
>> 16 POP_BLOCK
>> 17 LOAD_CONST 0 (None)
20 RETURN_VALUE 迭代器(iterator)
那么什么迭代器呢?它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了__iter__和__next__()(python2中实现next())方法的对象都是迭代器，__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常，至于它们到底是如何实现的这并不重要。
所以，迭代器就是实现了工厂模式的对象，它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回。有很多关于迭代器的例子，比如itertools函数返回的都是迭代器对象。
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
为了更直观地感受迭代器内部的执行过程，我们自定义一个迭代器，以斐波那契数列为例：
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() >>> list(islice(f, 0, 10)) [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
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__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：
- 为下一次调用next()方法修改状态
- 为当前这次调用生成返回结果
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。
生成器(generator)
生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一，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。用生成器来实现斐波那契数列的例子是：
def fib(): prev, curr = 0, 1 while True: yield curr prev, curr = curr, curr + prev >>> f = fib() >>> list(islice(f, 0, 10)) [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
fib就是一个普通的python函数，它特殊的地方在于函数体中没有return关键字，函数的返回值是一个生成器对象。当执行f=fib()返回的是一个生成器对象，此时函数体中的代码并不会执行，只有显示或隐示地调用next的时候才会真正执行里面的代码。
生成器在Python中是一个非常强大的编程结构，可以用更少地中间变量写流式代码，此外，相比其它容器对象它更能节省内存和CPU，当然它可以用更少的代码来实现相似的功能。现在就可以动手重构你的代码了，但凡看到类似：
def something(): result = [] for ... in ...: result.append(x) return result
都可以用生成器函数来替换：
def iter_something(): for ... in ...: yield x
生成器表达式(generator expression)
生成器表达式是列表推倒式的生成器版本，看起来像列表推导式，但是它返回的是一个生成器对象而不是列表对象。
>>> a = (x*x for x in range(10)) >>> a <generator object <genexpr> at 0x401f08> >>> sum(a) 285