1、迭代器
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='')
在幕后，for 語句會在容器對象（即列表、元組等）上調用 iter()。
iter() 返回一個定義了 __next__() 方法的迭代器對象，__next__()將逐一訪問容器中的元素。 當元素用盡時，__next__() 將引發 StopIteration 異常來通知終止 for 循環。
可以使用 next() 內置函數來調用 __next__() 方法。這個例子顯示了它的運作方式:
>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
next(it)
StopIteration
給類添加迭代器行為：定義一個 __iter__() 方法來返回一個帶有 __next__() 方法的對象。 如果類已定義了 __next__()，則 __iter__() 可以簡單地返回 self:
class Reverse:
"""Iterator for looping over a sequence backwards."""
def __init__(self, data):
self.data = data
self.index = len(data)
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.index == 0:
raise StopIteration
self.index = self.index - 1
return self.data[self.index]
>>> rev = Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> for char in rev:
... print(char)
...
m
a
p
s
2、生成器
2.1、yield 表達式
yield_atom ::= "(" yield_expression ")"
yield_expression ::= "yield" [expression_list | "from" expression]
只能在函數定義的內部使用 yield 表達式，在一個函數體內使用 yield 表達式會使這個函數變成一個生成器函數。
def gen(): # defines a generator function
yield 123
2.2、簡要理解概念
generator--生成器
返回一個 generator iterator 的函數。
它看起來很像普通函數，不同點在於其包含 yield 表達式，以便產生一系列值供給 for 循環使用或是通過 next() 函數逐一獲取。
通常是指生成器函數，但在某些情況下也可能是指生成器迭代器。如果需要清楚表達具體含義，請使用全稱以避免歧義。
generator iterator--生成器迭代器
generator 函數所創建的對象。
每個 yield 會臨時暫停處理，記住當前位置執行狀態（包括局部變量和掛起的 try 語句）。
當該生成器迭代器恢復時，它會從離開位置繼續執行（這與每次調用都從新開始的普通函數差別很大）。
generator expression--成器表達式
返回一個迭代器的表達式。
它看起來很像普通表達式后面帶有定義了一個循環變量、范圍的 for 子句，以及一個可選的 if 子句。
以下復合表達式會為外層函數生成一系列值:
>>> sum(i*i for i in range(10)) # sum of squares 0, 1, 4, ... 81
285
2.3、生成器-迭代器的方法
被用於控制生成器函數的執行。
請注意：生成器已經在執行時，調用以下任何方法都會引發 ValueError 異常。
-
generator.next()
開始一個生成器函數的執行，或從上次執行的 yield 表達式位置恢復執行。
當一個生成器函數通過
__next__()方法恢復執行時，當前的 yield 表達式總是取值為 None。【注：注意區分 yield 表達式的值和返回給調用者的值】隨后會繼續執行到下一個 yield 表達式，其 expression_list 的值會返回給
__next__()的調用者。如果生成器沒有產生下一個值就退出，則將引發 StopIteration 異常。
此方法通常是隱式地調用，例如通過 for 循環或是內置的 next() 函數。
-
generator.send(value)
恢復執行，並向生成器函數“發送”一個值。 value 參數將成為當前 yield 表達式的結果。
send() 方法會返回生成器所產生的下一個值，或者如果生成器沒有產生下一個值就退出則會引發 StopIteration。
當調用 send() 來啟動生成器時，它必須以 None 作為調用參數，因為這時沒有可以接收值的 yield 表達式。
-
generator.throw(type[, value[, traceback]])
在生成器暫停的位置引發 type 類型的異常，並返回該生成器函數所產生的下一個值。
如果生成器沒有產生下一個值就退出，則將引發 StopIteration 異常。
如果生成器函數沒有捕獲傳入的異常，或引發了另一個異常，則該異常會被傳播給調用者。
-
generator.close()
在生成器函數暫停的位置引發 GeneratorExit。
如果之后生成器函數正常退出、關閉或引發 GeneratorExit (由於未捕獲該異常)則關閉並返回其調用者。 如果生成器產生了一個值，關閉會引發 RuntimeError。
如果生成器引發任何其他異常，它會被傳播給調用者。 如果生成器已經由於異常或正常退出則 close() 不會做任何事。
2.4、生成器理解
# 理解生成器的工作過程
>>> def reverse(data):
... for index in range(len(data)-1, -1, -1):
... yield data[index]
...
>>> for char in reverse('golf'):
... print(char)
...
f
l
o
g
# next(iterator[, default]) : Return the next item from the iterator.
# 上面的for循環相當於：
>>> g = reverse('golf')
>>> next(g)
'f'
>>> next(g)
'l'
>>> next(g)
'o'
>>> next(g)
'g'
# 或相當於：
>>> g.__next__()
'f'
>>> g.__next__()
'l'
>>> g.__next__()
'o'
>>> g.__next__()
'g'
>>> g.__next__() # 迭代完了
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
當一個生成器函數被調用的時候，它返回一個迭代器，稱為生成器迭代器。
然后這個生成器迭代器來控制生成器函數的執行。當這個生成器迭代器的某一個方法被調用的時候【注：如__next__()】，生成器函數開始執行。
這時會一直執行到第一個 yield 表達式，在此執行再次被掛起，給生成器迭代器的調用者返回 expression_list 的值。【注：也就是返回'f''i'等值。參考 yield 表達式的語法格式部分】
掛起后，所有局部狀態都被保留下來，包括局部變量的當前綁定，指令指針，內部求值棧和任何異常處理的狀態。
通過調用生成器迭代器的某一個方法，生成器函數繼續執行，此時函數的運行就和 yield 表達式只是一個外部函數調用的情況 完全一致。【注：繼續執行時直接調用 yield 表達式】
重新開始后，yield 表達式的值取決於調用的哪個方法來恢復執行。 如果用的是 __next__() (通常通過語言內置的 for 或是 next() 來調用) 那么結果就是 None。否則，如果用 send(), 那么結果就是傳遞給 send 方法的值。
【注：是“yield 表達式的值”；參考下一節的generator.__next__()方法理解】
# 理解：重新開始后，yield 表達式的值取決於調用的哪個方法來恢復執行。
>>> def reverse(data):
... for index in range(len(data)-1, -1, -1):
... y = yield data[index]
... print(y)
...
>>> g = reverse('golf')
>>> g
<generator object reverse at 0x000001EE2B4875E8>
>>> g.__next__()
'f'
>>> g.__next__()
None
'l'
...
>>> g = reverse('golf')
>>> g.send(None)
'f'
>>> g.send('aa')
aa
'l'
...
2.5、例子
# 整體理解生成器
>>> def echo(value=None):
... print("Execution starts when 'next()' is called for the first time.")
... try:
... while True:
... try:
... value = (yield value)
... except Exception as e:
... value = e
... finally:
... print("Don't forget to clean up when 'close()' is called.")
...
>>> generator = echo(1)
>>> print(next(generator))
Execution starts when 'next()' is called for the first time.
1
>>> print(next(generator)) # 迭代器里沒有值了
None
# 恢復執行，並向生成器函數“發送”一個值。 value 參數將成為當前 yield 表達式的結果
>>> print(generator.send(2)) # 這里的2發送給了`value = (yield value)`里的左邊的value
2
>>> generator.throw(TypeError, "spam")
TypeError('spam',)
>>> generator.close()
Don't forget to clean up when 'close()' is called.
3、生成器表達式
生成器表達式是用圓括號括起來的緊湊形式生成器標注。
generator_expression ::= "(" expression comp_for ")"
生成器表達式會產生一個新的生成器對象。其句法與推導式相同，區別在於它是用圓括號而不是用方括號或花括號括起來的。
在生成器表達式中使用的變量會在為生成器對象調用 __next__() 方法的時候以惰性方式被求值（即與普通生成器相同的方式）。
但是，最左側 for 子句內的可迭代對象是會被立即求值的，因此它所造成的錯誤會在生成器表達式被定義時被檢測到，而不是在獲取第一個值時才出錯。
后續的 for 子句以及最左側 for 子句內的任何篩選條件無法在外層作用域內被求值，因為它們可能會依賴於從最左側可迭代對象獲取的值。
例如:
(x*y for x in range(10) for y in range(x, x+10)).
圓括號在只附帶一個參數的調用中可以被省略。 詳情參見 調用 一節。
為了避免干擾到生成器表達式本身的預期操作，禁止在隱式定義的生成器中使用 yield 和 yield from 表達式。