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学习这篇文章之前需要了解——迭代的概念
对于迭代这个词，百度百科是这么翻译的——重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次迭代，每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代初始值
学习这篇文章之前需要了解——python assert断言语句，点我跳转
让我们先看一张图，这张图解释了他们之间的关系
容器 （container）
容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中（也有一些特例，并不是所有的元素都放在内存，比如迭代器和生成器对象）在Python中，常见的容器对象有：
- list, deque, ….
- set, frozensets, ….
- dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ….
- tuple, namedtuple, …
- str
容器比较容易理解，因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子，里面可以塞任何东西。从技术角度来说，当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时，那么这个对象就可以认为是一个容器，比如 list，set，tuples都是容器对象：
询问某元素是否在dict中用dict的中key：
询问某substring是否在string中：
尽管绝大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每一个元素，但这并不是容器本身提供的能力，而是可迭代对象赋予了容器这种能力，当然并不是所有的容器都是可迭代的，比如：Bloom filter，虽然Bloom filter可以用来检测某个元素是否包含在容器中，但是并不能从容器中获取其中的每一个值，因为Bloom filter压根就没把元素存储在容器中，而是通过一个散列函数映射成一个值保存在数组中。
可迭代对象(iterable)
刚才说过，很多容器都是可迭代对象，此外还有更多的对象同样也是可迭代对象，比如处于打开状态的files，sockets等等。但凡是可以返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象(可迭代对象可以通过iter()方法返回一个迭代器(iterator))。也可以简单的理解为可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable)。听起来可能有点困惑，没关系，先看一个例子：
x = [1,2,3]
y = iter(x)
z = iter(x)
next(y)
Out[23]: 1
next(y)
Out[24]: 2
type(x)
Out[25]: list
type(y)
Out[26]: listiterator
这里x是一个可迭代对象，可迭代对象和容器一样是一种通俗的叫法，并不是指某种具体的数据类型，list是可迭代对象，dict是可迭代对象，set也是可迭代对象。y和z是两个独立的迭代器，迭代器内部持有一个状态，该状态用于记录当前迭代所在的位置，以方便下次迭代的时候获取正确的元素。迭代器有一种具体的迭代器类型，比如list_iterator，set_iterator。可迭代对象实现了iter方法，该方法返回一个迭代器对象。
当运行代码：
x = [1,2,3]
for i in x:
...
实际执行情况是：
迭代器(iterator)
那么什么迭代器呢？它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了iter和next()（python2中实现next()）方法的对象都是迭代器，iter返回迭代器自身，next返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常。
所以，迭代器就是实现了工厂模式的对象，它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回。有很多关于迭代器的例子，比如itertools函数返回的都是迭代器对象。
我们自定义一个迭代器
# python2.7
class test:
def __init__(self):
self.x = 0
def __iter__(self):
return self
def next(self):
value = self.x + 1
self.x = value
if self.x > 2:
raise StopIteration
return value
t = test()
a = iter(t)
next(a)
Out[47]: 1
next(a)
Out[67]: 2
next(a)
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-82-3f6e2eea332d>", line 1, in <module>
next(a)
StopIteration
test既是一个可迭代对象（因为它实现了iter方法），又是一个迭代器（因为实现了next方法）。实例变量x维护迭代器内部的状态。每次调用next()方法的时候做两件事：
- 为下一次调用next()方法修改状态
- 为当前这次调用生成返回结果
迭代器就像一个懒加载的工厂，等到有人需要的时候才给它生成值返回，没调用的时候就处于休眠状态等待下一次调用。
生成器(generator)
我们先来看一段官方对生成器的说明：
Python’s generators provide a convenient way to implement the iterator protocol.
意思大概是，python的生成器是一种以更优雅的方式去实现的迭代器，可见生成器是迭代器的一种。
生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一，生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写iter()和next()方法了，只需要一个yiled关键字。 生成器一定是迭代器（反之不成立），因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。用生成器实现上面迭代器的例子是：
def fib():
x = 0
while x<2 :
x += 1
yield x
运行结果：
a = fib()
next(a)
Out[100]: 1
next(a)
Out[101]: 2
next(a)
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-102-3f6e2eea332d>", line 1, in <module>
next(a)
StopIteration
type(a)
Out[103]: generator
fib就是一个普通的python函数，它特殊的地方在于函数体中没有return关键字，函数的返回值是一个生成器对象。当执行f=fib()返回的是一个生成器对象，此时函数体中的代码并不会执行，只有显示或隐示地调用next的时候才会真正执行里面的代码。
yield 的好处是显而易见的，把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力，比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值，不仅代码简洁，而且执行流程异常清晰。
生成器在Python中是一个非常强大的编程结构，可以用更少地中间变量写流式代码，此外，相比其它容器对象它更能节省内存和CPU，当然它可以用更少的代码来实现相似的功能。
生成器表达式(generator expression)
生成器表达式是列表推倒式的生成器版本，看起来像列表推导式，但是它返回的是一个生成器对象而不是列表对象。
a = (x for x in range(10))
type(a)
Out[106]: generator
next(a)
Out[108]: 0
列表推导式长什么样(将小括号换成中括号就是一个列表推导式了）：
b = [x for x in range(10)]
b
Out[110]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
深入学习yield(原文章地址)
def g():
print("1 is")
yield 1
print("2 is")
yield 2
print("3 is")
yield 3
>>>z = g()
>>>next(z)
1 is
1
>>>next(z)
2 is
2
>>>next(z)
3 is
3
>>>next(z)
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-166-7b32f85a2b4e>", line 1, in <module>
next(z)
StopIteration
第一次调用next()方法时，函数似乎执行到yield 1，就暂停了。然后再次调用next()时，函数从yield 1之后开始执行的，并再次暂停。第三次调用next()，从第二次暂停的地方开始执行。第四次,抛出StopIteration异常。
事实上，generator确实在遇到yield之后暂停了，确切点说，是先返回了yield表达式的值，再暂停的。当再次调用next()时，从先前暂停的地方开始执行，直到遇到下一个yield。这与上文介绍的对iterator调用next()方法，执行原理一般无二。
有些教程里说generator保存的是算法，而我觉得用中断服务子程序来描述generator或许能更好理解，这样你就能将yield理解成一个中断服务子程序的断点，没错，是中断服务子程序的断点。我们每次对一个generator对象调用next()时，函数内部代码执行到”断点”yield，然后返回这一部分的结果，并保存上下文环境，”中断”返回。
我们再来看另一段代码。
def gen():
while True:
s = yield
print(s)
>>> g = gen()
>>> g.send('hello') #这里很重要，向一个刚开始的生成器直接send一个值，会报错，所以我们得先调用next方法
#让生成器向后移动一个位置后再send值
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-169-9d017dfb1443>", line 1, in <module>
g.send('hello')
TypeError: can't send non-None value to a just-started generator
# 下面才是send函数正确的使用方法
>>> next(g)
>>> g.send('hello')
hello
我也是看到这个形式的generator，懵了，才想要深入学习generator与yield的。结合以上的知识，我再告诉你，generator其实有第2种调用方法(恢复执行)，即通过send(value)方法将value作为yield表达式的当前值，你可以用该值再对其他变量进行赋值，这一段代码就很好理解了。当我们调用send(value)方法时，generator正由于yield的缘故被暂停了。此时，send(value)方法传入的值作为yield表达式的值，函数中又将该值赋给了变量s，然后print函数打印s，循环再遇到yield，暂停返回。
调用send(value)时要注意，要确保，generator是在yield处被暂停了，如此才能向yield表达式传值，否则将会报错(如上所示)，可通过next()方法或send(None)使generator执行到yield。
再来看一段yield更复杂的用法，或许能加深你对generator的next()与send(value)的理解。
>>> def echo(value=None):
... while 1:
... value = (yield value)
... print("The value is", value)
... if value:
... value += 1
...
>>> g = echo(1)
>>> next(g)
1
>>> g.send(2)
The value is 2
3
>>> g.send(5)
The value is 5
6
>>> next(g)
The value is None
上述代码既有yield value的形式，又有value = yield形式，看起来有点复杂。但以yield分离代码进行解读，就不太难了。第一次调用next()方法，执行到yield value表达式，保存上下文环境暂停返回1。第二次调用send(value)方法，从value = yield开始，打印，再次遇到yield value暂停返回。后续的调用send(value)或next()都不外如是。
但是，这里就引出了另一个问题，yield作为一个暂停恢复的点，代码从yield处恢复，又在下一个yield处暂停。可见，在一次next()(非首次)或send(value)调用过程中，实际上存在2个yield，一个作为恢复点的yield与一个作为暂停点的yield。因此，也就有2个yield表达式。send(value)方法是将值传给恢复点yield;调用next()表达式的值时，其恢复点yield的值总是为None，而将暂停点的yield表达式的值返回。为方便记忆，你可以将此处的恢复点记作当前的(current)，而将暂停点记作下一次的(next)，这样就与next()方法匹配起来啦。
小结
- 可迭代对象(Iterable)是实现了iter()方法的对象,通过调用iter()方法可以获得一个迭代器(Iterator)。
- 迭代器(Iterator)是实现了iter()和next()的对象。
- for … in …的迭代，实际是将可迭代对象转换成迭代器，再重复调用next()方法实现的。
- 生成器(generator)是一个特殊的迭代器，它的实现更简单优雅
- ieyield是生成器实现next()方法的关键。它作为生成器执行的暂停恢复点，可以对yield表达式进行赋值，也可以将yield表达式的值返回。
