python中yield的理解与使用，pythonyield详解

python迭代器和生成器的区别

不同点 a、语法上：生成器是通过函数的形式中调用 yield 或（）的形式创建的。迭代器可以通过 iter（） 内置函数创建。b、用法上：生成器在调用next（）函数或for循环中，所有过程被执行，且返回值。

生成器是只能遍历一次的。生成器是一类特殊的迭代器。123 分类：第一类：生成器函数：还是使用 def 定义函数，但是，使用yield而不是return语句返回结果。

迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。

语法上和函数类似：生成器函数和常规函数几乎是一样的。

“迭代是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。”在Python中，可迭代对象、迭代器、for循环都是和“迭代”密切相关的知识点。

Python生成器简介

1、Python 中的 yield 关键字鲜为人知，但是作用却很大，正是因为有了yield，才有了Python生成器。

2、Generator 是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，需要返回数据的时候使用 yield 语句。每次 next() 被调用时，生成器回复它脱离的位置（它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值）。

3、生成器可以理解为用于生成列表、元组等可迭代对象的机器。既然是机器，没启动之前，在Python中只是一个符号。也就是说，生成器还不是实际意义上的列表，因此比列表更加节省内存空间，必要时，生成器可以按照你的需要去生成列表。

4、生成器的运行流程可以按照协程来理解，也就是说 返回中间结果，断点继续运行 。这与我们通常对于程序调用的理解稍有差异。这种运行模式是针对什么样的需求呢？ 一般而言，生成器是应用于大量磁盘资源的处理。

5、生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表 使用生成器的注意事项 总结 本文深入浅出地介绍了Python中，一个容易被大家忽略的重要特性，即Python的生成器。

6、比如第一次用next()时，“才”生成0，并作为返回值返回，第二次用next()函数，“才”生成1，并作为返回值返回，这样显然就不会占据太多的内存了，从而使python的程序变得高效一些。

Python中的“迭代”详解

数学上面的定义：迭代公式就是指用现在的值，代到一个公式里面，算出下一个值，再用下一个值代入公式，如此往复地代。迭代器的用法在Python中普遍而且统一。在后台，for语句在容器对象中调用iter()。

运行结果：而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

一种自动迭代的更优雅的实现是使用 for循环 在Python中，迭代器（Iterator）和可迭代(iterable)的区别是，迭代器支持 iter ()和 next ()方法；可迭代支持 iter ()方法。

在Python中，使用了yield的函数被称为生成器。跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

迭代器的用法在 Python 中普遍而且统一。在后台， for 语句在容器对象中调用 iter() 。该函数返回一个定义了 __next__() 方法的迭代器对象，它在容器中逐一访问元素。

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