简介

在Python中存在一种名叫迭代器的容器对象。顾名思义，这种对象能够产生迭代的数值，在许多场合中，比如在机器学习领域，要从一个迭代器里不断地提取样本数据进行训练。而生成器也是一种迭代器，因此在本文中将详细介绍迭代器的知识。

迭代器定义

迭代器也称为游标，形象地理解为程序运行到哪里就在该处做个标记，下次程序从该处继续执行。通过迭代器的方法可以将迭代器中的元素一一提取出来，那么迭代器本身是什么呢？这就要先讲到可迭代对象了。

可迭代对象

可迭代对象并不是迭代器，但是可以通过iter()函数将可迭代对象转换成迭代器。一般来说，可以使用for循环遍历的对象称为可迭代对象，那我们自然就能想到一些常见的可迭代对象了：

• 列表；
• 元组；
• 字符串；
• 字典；
• 文件。

我们可以将以上可迭代对象转换成迭代器，而迭代器本身就是一个迭代器对象。

迭代器方法

这里主要介绍读取迭代器元素的方法，一般通过next()函数或者__next__()方法实现。

例如我们想读取上面构建的迭代器a，可以这样操作：

依次从迭代器a中取出了其中的元素，当迭代器取完元素后就空了，此时再想取出元素就会引发停止迭代的异常StopIteration。

生成器定义

生成器也是一种迭代器，因此next()函数和__next__()方法也可以在生成器中使用。有两种方法构建生成器：

• 通过yield关键字实现；
• 通过生成器表达式实现。

yield关键字在函数中使用，返回函数的值并在此做好标记，下次从标记处继续调用该函数，返回函数的值。首先来看个例子：

在上面的程序中我们定义了一个finthon()函数（函数在下一章会讲到），该函数代码块中有三句包含yield关键字的语句，我们可以执行该函数：

通过将函数赋值给变量x，创建了一个生成器x，接下来我们调用这个生成器：

可以看出yield语句的作用是返回对应的值给函数，标记此处并暂时把该函数挂起，当使用next()函数时，将继续执行标记处后面的语句。

生成器表达式

这是另一种构建生成器的方法，通过以下格式：

其中xxx是一个可迭代对象，注意用()包含，语句的意思是先对xxx进行for循环，每次取出i后进行i的运算，这里直接返回i，举个例子：

可以看出此时构建了一个生成器a，它是一个包含i * 2的值，我们可以继续调用其中的元素：

需要特别强调的是这种格式与列表解析非常类似，列表解析返回的是一个列表，格式如下：

这种格式与生成器唯一的不同就是使用[]，一定不能使用错了：

可见返回的a是一个列表，如果要变成迭代器就要使用iter()函数转换一下。

总结

我们在这里具体介绍了迭代器以及迭代器中的生成器，通过next()函数或__next__()方法调用内部元素，通过iter()函数能够将可迭代对象转换成迭代器。最后可以使用yield关键字和生成器表达式两种方法构建生成器。学习完本文，以后我们就可以构建一些自定义的迭代器完成指定任务了。