自从PEP 自从255引入生成器以来，它就是 Python 重要组成部分.

生成器允许您定义具有迭代行为的函数.

它使程序猿更快、更简单、更干净地创建迭代器.

那么什么是迭代器，你可能会问？

iterator迭代器是一个可以迭代的（循环）对象。它可以抽象成一个具有数据和可迭代对象行为的容器。也许你每天都在使用一些可迭代对象：如字符串、列表、字典或其他名称.

迭代器是实现迭代器接口Iterator Protocol类。该接口为类别提供了两种方法：__iter__和__next__.

嗯～回到最后一步。为什么要创建迭代器？

节省内存空间

例化后，迭代器不会计算每个项目的值，它们只会在您访问这些项目时进行计算。这就是众所周知的惰性求值。

当你有一个非常大的数据集需要计算时，惰性求值是非常有用的。尽管整个数据集仍在计算中，但它允许您立即开始使用数据。

假设我们想要获得比某个值小的所有素数。

我们先定义一个函数，它可以检查一个数字是否为素数：

defcheck_prime(number):
forpisorinrange(2,int(number**0.5)+1):
ifnumber%pisor==0:
returnFalse
returnTrue

然后，我们定义了包括___在内的迭代器类iter__和__next__方法。

classPrimes:
def__init__(self,max):
self.max=max
self.number=1
def__iter__(self):
returnself
def__next__(self):
self.number+=1
ifself.number>=self.max:
raiseStopIteration
elifcheck_prime(self.number):
returnself.number
else:
returnself.__next__()

Primes类通过给定一个值来实例化。如果下一个素数比max更大，迭代器会抛出一个Stopiteration异常来停止迭代器。

当我们要求迭代器中的下一个元素时，它会给number添加。 1 并检查这个数字是否为素数。如果没有，它将再次呼叫__next在number成为素数之前，__。一旦发生这种情况，迭代器就会返回这个数字。

通过使用迭代器，我们不会在内存中创建一个包含大量素数的列表。相反，我们将在每次要求下一个素数时生成它。

让我们试一试：

primes=Primes(100000000000)
print(primes)
forxinprimes:
print(x)
...
<__main__.Primesobjectat0x1834a>
2
3
5
7
11
...

Primes对象的每一次迭代都被调用__next__生成下一个素数。

迭代器只能迭代一轮。如果你试图再次迭代primes，它将不会返回任何值，表现得像一个空列表。

现在我们已经知道了什么是迭代器，以及如何制造一个迭代器，我们将在下一步继续看生成器。

生成器

回想起来，生成器函数允许我们以更简单的方式创建迭代器。

生成器给 Python 引入yield声明。它有点像return，因为它会返回一个值。

不同的是，yield将保存函数的状态。当函数下次被调用时，它将继续从它离开的地方执行，变量值与之前执行yield操作之前相同。

若将我们的Primes迭代器转换为生成器，它看起来就像这样：

defPrimes(max):
number=1
whilenumber<max:
number+=1
ifcheck_prime(number):
yieldnumber
primes=Primes(100000000000)
print(primes)
forxinprimes:
print(x)
...
<primesat0x10214de08，generatorobject>
2
3
5
7
11

现在真是太 pythonic 我们还能再给力点吗？

当然我们可以用PEP 289中介绍的生成器表达式。

这相当于生成器的列表推导式。它使用与列表推导式相同，但表达式由()包裹而不是[]。

以下表达式可以取代上述生成器函数：

primes=(iforiinrange(2,100000000000)ifcheck_prime(i))
print(primes)
forxinprimes:
print(x)
...
<generatorobject<genexpr>at0x101868e08>
2
3
5
7
11
...

这就是 Python 生成器的美。

总结

生成器允许你使用一个非常非常好的 pythonic 创建迭代器的方法。迭代器允许惰性求值，只有在要求下一个元素时，迭代器对象才会生成。这对大型数据集非常有用。迭代器和生成器只能迭代一轮。生成器函数优于迭代器。生成器表达式优于迭代器（仅在简单情况下）。