iterables（迭代器）
先看这段代码:
>>> mylist1 = [1, 2, 3]
>>> for i in mylist1:
... print(i)
1
2
3
>>> mylist2 = [x for x in range(3)]
>>> for i in mylist2:
... print i
0
1
2
>>> s = ""
>>> for i in mylist2:
... s += str(i)
'012'
这段代码的意思是list(列表)在python中是可以迭代的, 如果你需要一个接一个的访问一个数据集合, 大多数的时候使用一个 for x in y 这种方式, 那么这里的 y 就是一个可以迭代访问的数据集合, 很明显list , tuple , string , file 这些都是迭代器
iterables 是保存在内存中的, 你可以随便访问他们, 比如上面的 mylist1, mylist2
generators（生成器）
再看这一段：
>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
... print(i)
0
1
4
>>> mygenerator
<generator object <genexpr> at 0x10d35eaa0>
>>> s = ""
>>> for i in mygenerator:
... s += str(i)
...
''
这段代码中 mygenerator 就是一个迭代器, 跟上文的 mylist2 生成方式有点点区别, [] 改成了 (), 从使用上来说, generators 和 iterables 都是类似 for in 的这种方式
但是: generators 不是保存在内存中的, 而是惰性加载的, 也就是你用到它的时候, 它才临时去计算, 只能使用一次 for in , 比如上面的 mygenerator , 计算 00 并返回之后就不在保留了, 继续计算 11
适用场景: 当需要迭代访问一组量非常大的数据集的时候, generator 是非常有用的, 因为它计算完了前面的数据然后就计算后面, 并不在内存里保留所有的数据, 这样就不至于内存爆掉
yield
理解了 generator 之后, 再来看 yield 就非常好理解了, 可以把 yield 当成 return 看待
>>> def createGenerator():
... mylist = (x*x for x range(3))
... for i in mylist:
... yield i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # 创建一个生成器
>>> print(mygenerator) # 生成器就是一个object
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
... print(i)
0
1
4
>>> mygenerator = createGenerator()
>>> s = ""
>>> for i in mygenerator:
... s += str(i)
...
>>> s
'014'
上面的代码中当调用 createGenerator() 的时候, 其实方法内的代码并没有运行, 而在 for in 循环访问的时候, 才开始从头计算, 当运行到 yield 的时候返回第一个值, 然后就停下来, 当再次请求数据的时候继续运算直到再次碰到 yield ... 直到没有值可以返回
