迭代 参考-较详细

在实际使用list,tuple等容器时，容器中会保存容器中所有的数据。

以list为例，如果list在内存中加载全部的数据会造成大量的 消耗，但是我们并不会同时使用全部的数据，这就需要一种更聪明的方法，类似sql底层的B+树，随取随用。

这就是迭代要实现的功能： 逐个获取元素

迭代器

我们常用的list,tuple等都实现了迭代，我们自定义的类只要实现了_iter_()方法也是可以迭代的。

迭代器和for循环的联系：

​ Python 中的迭代器协议和 Python 中的 for 循环是紧密相连的。

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for x in something:  
	print(x)

Python 处理 for 循环时，首先会调用内建函数 iter(something)，它实际上会调用 something.__iter__()，返回 something 对应的迭代器。而后，for 循环会调用内建函数 next()，作用在迭代器上，获取迭代器的下一个元素，并赋值给 x。此后，Python 才开始执行循环体。

生成器

生成器是特殊的迭代器。

yield表达式

廖雪峰-利用斐波那契函数举例

yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。

实例：

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def square():
    for x in range(4):
        yield x ** 2
square_gen = square()
for x in square_gen:
    print(x)

前面说到，for 循环会调用 iter() 函数，获取一个生成器；而后调用 next() 函数，将生成器中的下一个值赋值给 x；再执行循环体。因此，上述 for 循环基本等价于：

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genitor = square_gen.__iter__()
while True:
    x = geniter.next() # Python 3 是 __next__()
    print(x)

参考-简书