迭代器協議意味著對象必須提供下一個next方法。執行此方法將返回迭代中的下一個項目，或導致stoplteration異常終止迭代。而生成器可以理解為一種數據類型，它可以自動實現迭代器協議（其他數據類型需要調用它們自己的內置__iter__方法），因此生成器是可迭代的對象。那么到底Python迭代器與生成器要怎么理解？在Python中，使用for... in ...來對list、tuple、set和dict數據類型并過濾掉所有數據。 如下：

for element in [1, 2, 3]:

print(element)

for element in (1, 2, 3):

print(element)

for key in {'one':1, 'two':2}:

print(key)

for char in "123":

print(char)

for line in open("myfile.txt"):

print(line, end='')

　　1、迭代器

對字符串，列表，使用內置函數 iter 轉化為可迭代對象， 使用next關鍵字，可迭代對象每次取其中的一個值。如下面代碼：

nums = [1,2,3,4]

nums = iter(nums)

print(next(nums))

print(next(nums))

print(next(nums))

print(next(nums))

輸出

1

2

3

4

如果超出數據的長度，將會報錯 StopIteration

nums = [1,2,3,4]

nums = iter(nums)

print(next(nums))

print(next(nums))

print(next(nums))

print(next(nums))

print(next(nums)) # 超過數據長度，報錯 StopIteration

　　2、生成器

使用生成器可以創建迭代器。生成器主要使用 yeild 關鍵字，每次調用 next 時會與yeild 定義的對應。例如：我們需要取 10～20之間的數據，步長為2，可以使用如下code

for x in range(10,20,2):

print(x)

但是如果步長設置為 0.5，如下代碼：

for x in range(10,20,0.5):

print(x)

將會報錯

TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

這個時候，我們就可以使用 生成器來自定義一個函數

def drange(start,stop,step):

x = start

while x< stop:

yield x

x += step

for x in drange(10,20,0.5):

print(x)

再舉一個例子：

給定一個字符串，倒敘排列：

def reverse(data):

for x in range(len(data)-1,-1,-1):

yield data[x]

for x in reverse('gold'):

print(x)

看到這里，相信大家對于Python迭代器與生成器已經有了一定的理解。關于更多關于Python的干貨內容，盡在中培偉業，從零基礎到進階提升各個學習階段的學習內容都在等著你。