酷居科技该内容笔记为参考网络笔记，该内容讲的更透彻一些
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01概述
理解可迭代对象（iterable）、迭代器（iterator）和生成器（generator）的三者关系。
02可迭代对象（iterable）
我们知道，在Python世界里，一切皆对象。对象根据定义的维度，又可以分为各种不同的类型，比如：文件对象，字符串对象，列表对象。。。等等。
那什么对象才能叫做可迭代对象呢？一句话：“实现了__iter__方法的对象就叫做可迭代对象”，
__iter__方法的作用就是返回一个迭代器对象。
直观理解就是能用for循环进行迭代的对象就是可迭代对象。
比如：字符串，列表，元祖，字典，集合等等，都是可迭代对象。
（1）for循环与__iter()__方法又有什么关系呢？
比如我们在对一个列表进行迭代时，如下代码：
x = [1,2,3]
for i in x:
print(i)
实际执行情况如下图：
调用可迭代对象的__iter__方法返回一个迭代器对象（iterator）
不断调用迭代器对象的__next__方法返回元素
直到迭代完成后，处理StopIteration异常
03迭代器（iterator）即迭代器对象
那么什么叫迭代器呢？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__()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。
根据定义，我们可以写一个迭代器，并通过next()方法来调用，如下代码
class Fib():
def __init__(self,max):
self.n = 0
self.prev = 0
self.curr = 1
self.max = max
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.n < self.max:
value = self.curr
self.curr += self.prev
self.prev = value
self.n += 1
return value
else:
raise StopIteration
# 调用
f = Fib(5)
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
结果
1
1
2
3
5
Traceback (most recent call last):
File “D:/Git/Test_Framework/utils/1.py”, line 37, in <module>
print(next(f))
File “D:/Git/Test_Framework/utils/1.py”, line 29, in __next__
raise StopIteration
StopIteration
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。直到无元素可调用，返回StopIteration异常。
04 生成器（generator）
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。用生成器来实现斐波那契数列的例子是：
def fib(max):
n, prev, curr = 0, 0, 1
while n<max:
yield curr
prev, curr = curr, curr + prev
n += 1
生成器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。
生成器还有一个send方法，可以往生成器里的变量传值，如下代码：
def foo():
print(“first”)
count=yield
print(count)
yield
f = foo()
f.send(None)
f.send(2)
调用过程：
f = foo()返回一个生成器
f.send(None)进入函数执行代码，遇到count=yield，冻结并跳出函数体
f.send(2)再次进入函数体，接着冻结的代码继续执行，把2传给变量count，打印count,遇到yield冻结并跳出函数
