概述
迭代器
迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果，而在一系列结果的末尾是，则会引发StopIteration。
在for循环中，Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器，自动调用next()获取元素，还完成了检查StopIteration异常的工作。
常用的几个内建数据结构tuple、list、set、dict都支持迭代器，字符串也可以使用迭代操作。
你也可以自己实现一个迭代器，如上所述，只需要在类的__iter__方法中返回一个对象，这个对象拥有一个next()方法，这个方法能在恰当的时候抛出StopIteration异常即可。但是需要自己实现迭代器的时候不多，即使需要，使用生成器会更轻松。
class test:
def __init__(self,input_list):
self.list = input_list
self.i = 0
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.i == len(self.list):
self.i = 0
raise StopIteration
self.i += 1
return self.list[self.i - 1]
使用迭代器一个显而易见的好处就是：每次只从对象中读取一条数据，不会造成内存的过大开销。
例如：
/* 这是最简单也是运行速度最快的写法，他并没显式的读取文件，而是利用迭代器每次读取下一行 */
for line in open("test.txt"): #use file iterators
print line
生成器
生成器的编写方法和函数定义类似，只是在return的地方改为yield。
生成器中可以有多个yield。当生成器遇到一个yield时，会暂停运行生成器，返回yield后面的值。当再次调用生成器的时候，会从刚才暂停的地方继续运行，直到下一个yield。
生成器自身又构成一个迭代器，每次迭代时使用一个yield返回的值。
需要注意的是，生成器中不需要return语句，不需要指定返回值，在生成器中已经存在默认的返回语句
生成器表达式
在这里存在一个问题，那就是range(5)会返回一个长度为5的数据，如果是range(1000)那么就会占用一个1000大小的数组空间；如果我们采用`生成器`，在需要的时候产生一个数字，那么空间的占用情况就会降低，这里我们可以使用xrange()函数来实现。
所以xrange做循环的性能比range好，尤其是返回很大的时候，尽量用xrange吧，除非你是要返回一个列表。
总结
以上是编程之家为你收集整理的Python迭代器和生成器介绍全部内容，希望文章能够帮你解决Python迭代器和生成器介绍所遇到的程序开发问题。
如果您也喜欢它,动动您的小指点个赞吧
602392714
清零编程群