但它的特点就是下次使用next（a）时，接着上次的断点继续运行，直到下一个yield
作者：王大伟 Python爱好者社区唯一小编 博客：https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei 生成器 还记得在迭代器里我们说为什么将列表转为迭代器么？ 小明：因为列表太大的话占用内存太大，做成迭代器可以节省空间，用的时候再拿出部分 是的，今天要讲的生成器是不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态。 在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。 见过这种东西吧： 你可以认为每一杯饮料就是一个生成的对象，我不会一次倒出所有的饮料 而是
上一次输出的结果为下一次输入的初始值，重复的过程称为迭代,每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果是下一次迭代的初始值
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。
列表生成式是 Python 内置的强大的列表创建工具，可以用来快速的创建一个具有一定规则的列表。
这篇博客提及三个关于python循环的优化细节，如有其他一些优化的方案，欢迎留言分享~QWQ
# 列表生成式 """ 列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。 """ # 示例1、通过列表生成式穿件列表 list1 = [x for x in range(1, 11)] print(list1) # 可以使用两层循环，生成全排列 list2 = [m + n for m in '123' for n in 'abc'] print(list2) # 可以通过函数 def foo(n): return n + 2
迭代器是Python语言中的一个重要特性，用于遍历可迭代对象（如列表、元组、字典等）中的元素。Python中的很多内置对象都支持迭代器模式，可以通过iter()函数获取一个迭代器对象，并使用next()方法逐一访问其中的元素。
ES6生成器是JavaScript中的一项强大特性，它允许您在函数执行期间暂停和恢复代码的执行。生成器函数使用function*语法进行声明，并使用yield关键字来产生（yield）值。
我们一般称 Iterable 为可迭代对象。Python 中任意的对象，只要它定义了可以返回一个迭代器的 __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。我们常用到的集合数据类型都是 Iterable。例如列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）、字符串（str）等。
迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
初学者在日常提升Python基本功的时候，可能会被Python的迭代器和生成器搞晕，之前在学习和使用时，本来for in 循环体和enumerate函数用的飞起，觉得自己已经彻底了解了Python的迭代特性，但接触了迭代器和生成器后，突然感觉懵逼，大概率会被可迭代、迭代器、生成器等概念搞的不知所向，本文就是结合日常项目应用，对Python的迭代概念进行系统性的全面解析，包括其底层实现原理，还有一些常见的应用，希望能帮助更多人，同时也算作给自己梳理思路。
如果是做Python或者其他语言的小伙伴，对于生成器应该不陌生。但很多PHP开发者或许都不知道生成器这个功能，可能是因为生成器是PHP5.5.0才引入的功能，也可以是生成器作用不是很明显。但是，生成器功能的确非常有用。 优点 直接讲概念估计你听完还是一头雾水，所以我们先来说说优点，也许能勾起你的兴趣。那么生成器有哪些优点，如下： 生成器会对PHP应用的性能有非常大的影响 PHP代码运行时节省大量的内存 比较适合计算大量的数据 那么，这些神奇的功能究竟是如何做到的？我们先来举个例子。 概念引入 首先，放下生成
Python中的迭代器是一种对象，它可以迭代（遍历）一个可迭代对象（比如列表、元组或字符串）的元素。迭代器用于实现迭代器协议，即包含 __iter__() 方法和 __next__() 方法。
今天我们将讨论能在很多教程中看到，但又常常搞的头晕转向的迭代器、生成器，以及让新手经常困惑的yield。
时光虽然脚步轻轻，但它透过2018却悄然露出了狐狸尾巴，岁月的时钟显示2017已然余额不足。 怎么办呢？继续用Python来充值吧！ Python的击出语法里，有一个迭代和生成器的，着实折腾了了一阵，小腰刀确实有点钝了。 一、迭代 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式，是一个可以记住遍历的位置的对象。 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器。 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next
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：
这一部分待加强！ （一）迭代器 一：简介 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。 迭代器只能往前不会后退。 迭代器有两个基本的方法：iter() 创建迭代器对象和 next()访问迭代器。 字典、字符串、列表或元组对象都可用于创建迭代器 二：迭代器的创建 ①把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() ②__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法 并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。 ③__next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象 三：迭代器协议的后台机制 for element in (1, 2, 3): print(element) 在后台，for 语句在容器对象中调用 iter() 。 该函数返回一个定义了 __next__() 方法的迭代器对象，它在容器中逐一访问元素。 没有后续的元素时， __next__() 抛出一个 StopIteration 异常， 通知 for 语句循环结束。 可以用内建的 next() 函数调用 __next__() 方法； 了解了迭代器协议的后台机制，就可以很容易的给自己的类添加迭代器行为。 定义一个 __iter__() 方法，使其返回一个带有 __next__() 方法的对象。 如果这个类已经定义了 __next__() ，那么 __iter__() 只需要返回 self: 三：迭代器使用的必要性 列表效率高，但是需要将内容一次性读入，可能增加内存的负担， 如果列表太大，内存溢出。 range 返回一个列表 xrange 返回一个对象 （二）生成器 一：简介 ①在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator） 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数， 只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器 ②在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停， 并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。 二：创建生成器 ①一个简单的生成器：my_generator = (x*x for x in range(4)) 和列表解析式只是括号不同，大数据处理时代替列表解析式。 ②和return的区别：一般的函数都是止于return，作为生成器的函数，由于有了yield, 遇到他则会暂时挂起，如果之后还有return，则直接抛出StopIteration异常。 三：本节最后一句：编程中可以不使用生成器。
迭代器 迭代是Python最强大的功能特色，是遍历访问序列元素的一种方式。 迭代器的特性是： 可以记住当前遍历位置 只能往前遍历，不能后退 从序列的第一个元素开始访问，直至所有元素被访问完 有两个基本方法: iter() 和 next() 字符串、列表或元组对象可以用于创建迭代器 下面看以下实例： # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = '苦叶子' import sys if __name__ == "__main__": seq_tuple = (1, 2, 3
我们继续伯克利CS61A公开课之旅，这一次我们讨论的是lab11，也就是第11次实验课。
如果是做Python或者其他语言的小伙伴，对于生成器应该不陌生。但很多PHP开发者或许都不知道生成器这个功能，可能是因为生成器是PHP 5.5.0才引入的功能，也可以是生成器作用不是很明显。但是，生成器功能的确非常有用。
如果列表元素按照某种算法推算出来，那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。
如果是做Python或者其他语言的小伙伴，对于生成器应该不陌生。但很多PHP开发者或许都不知道生成器这个功能，可能是因为生成器是PHP 5.5.0才引入的功能，也可以是生成器作用不是很明显。但是，生成器功能的确非常有用。 优点 直接讲概念估计你听完还是一头雾水，所以我们先来说说优点，也许能勾起你的兴趣。那么生成器有哪些优点，如下： 生成器会对PHP应用的性能有非常大的影响 PHP代码运行时节省大量的内存 比较适合计算大量的数据 那么，这些神奇的功能究竟是如何做到的？我们先来举个例子。 概念引入 首先，放下生
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比如在 Java 中，我们通过 List 集合的下标来遍历 List 集合中的元素，在 Python 中，给定一个 list 或 tuple，我们可以通过 for 循环来遍历这个 list 或 tuple ，这种遍历就是迭代。
经过上面几个例子会发现，yield的作用和return有很大相似的地方，yield与return的异同如下：
在Python中，迭代器是遵循迭代协议的对象。使用iter()从任何序列对象中得到迭代器（如list, tuple, dictionary, set等）。另一种形式的输入迭代器是generator（生成器）。
很多PHP开发者或许都不知道生成器这个功能，可能是因为生成器是PHP 5.5.0才引入的功能，也可以是生成器作用不是很明显。但是，生成器功能的确非常有用。
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。
虽然确实是实现了预期的需求，但是需要通过多行代码才能实现，过程非常繁琐，一点都不pythonic。
generator（生成器）是ES6标准引入的新的数据类型。一个generator看上去像一个函数，但可以返回多次。
通常意义上的迭代是指：重复执行一系列运算，从前面的量依次推出后面的量的过程，每一次迭代的结果，会作为下一次迭代的初始值。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
今天要分享的内容是Python的生成器、迭代器与yield语句。主要包括什么是生成器，如何定义一个生成器，如何调用生成器包含的元素。迭代器也是一样的，最后介绍yield语句，以及它和生成器有什么关系，这是本文的重点。 [* ! *] 理解本文需要一定的基础，需要了解Python列表的定义，基本操作，字典，元组，字符串的概念。Python中for循环的语法结构，以及需要知道 if __name__ =="__main__": 的作用是什么？ 1. 迭代 首先来看一下迭代的定义： 如果给定一个列表list或元组
https://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52061971
当我们需要处理一个大量的数据集合时，一次性将其全部读入内存并处理可能会导致内存溢出。此时，我们可以采用迭代器Iterator和生成器Generator的方法，逐个地处理数据，从而避免内存溢出的问题。
利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。也就是说在迭代的时候生成数据，边迭代边生成。
关于yield 看了忘，忘了看，零零散散的总是理解不透彻。今天彻底记录下，带大家一探 yield到底是什么？
•列表生成式(列表生成式是Python 内置的非常简单却强大的可以用来创建 list的生成式), 当生成时元素即打印, 会占用内存;
生成器：generator，是一种一边循环一边计算的机制，在传统的函数中，我们可能要从一个函数得到数组列表，而内存容量是有限的，计算出的值到达一定数量时，这样执行效率就会大打折扣。
PEP原文 ： https://www.python.org/dev/peps/pep-0342/
迭代器只能向前访问，不能后退 字典，列表，元组，字符串，range都是可以迭代的对象。
迭代器和生成器 所有你可以用在for...in...语句中的都是可迭代的:比如lists,strings,files...因为这些可迭代的对象你可以随意的读取所以非常方便易用,但是你必须把它们的值放到内存里,当它们有很多值时就会消耗太多的内存. 生成器也是迭代器的一种,但是你只能迭代它们一次.原因很简单,因为它们不是全部存在内存里,它们只在要调用的时候在内存里生成。生成器使用的重点关键字是 Yield def createGenerator(): mylist = range(3)
现在，asyncio 已成为 Python 社区中的热门话题，并且名副其实——它提供了一种非常出色的处理 I/O 密集型程序的方法！在我探索 asyncio 的过程中，我起初并不太明白它的工作原理。但随着深入学习，我意识到 asyncio 实际上是在 Python 生成器的基础上增加了一层非常便利的封装。
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