迭代器迭代器是依附于迭代协议的对象——基本意味它有一个next方法(method)，当调用时，返
迭代器
迭代器是依附于迭代协议的对象——基本意味它有一个next方法(method)，当调用时，返回序列中的下一个项目。当无项目可返回时，引发(raise)StopIteration异常。
迭代对象允许一次循环。它保留单次迭代的状态(位置)，或从另一个角度讲，每次循环序列都需要一个迭代对象。这意味我们可以同时迭代同一个序列不只一次。将迭代逻辑和序列分离使我们有更多的迭代方式。
调用一个容器(container)的__iter__方法创建迭代对象是掌握迭代器最直接的方式。iter函数为我们节约一些按键。
>>> nums = [1,2,3] # note that ... varies: these are different objects
>>> iter(nums)
<listiterator object at ...>
>>> nums.__iter__()
<listiterator object at ...>
>>> nums.__reversed__()
<listreverseiterator object at ...>
>>> it = iter(nums)
>>> next(it) # next(obj) simply calls obj.next()
1
>>> it.next()
2
>>> next(it)
3
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
当在循环中使用时，StopIteration被接受并停止循环。但通过显式引发(invocation)，我们看到一旦迭代器元素被耗尽，存取它将引发异常。
使用for...in循环也使用__iter__方法。这允许我们透明地开始对一个序列迭代。但是如果我们已经有一个迭代器，我们想在for循环中能同样地使用它们。为了实现这点，迭代器除了next还有一个方法__iter__来返回迭代器自身(self)。
Python中对迭代器的支持无处不在：标准库中的所有序列和无序容器都支持。这个概念也被拓展到其它东西：例如file对象支持行的迭代。
>>> f = open('/etc/fstab')
>>> f is f.__iter__()
True
file自身就是迭代器，它的__iter__方法并不创建一个单独的对象：仅仅单线程的顺序读取被允许。
生成表达式 第二种创建迭代对象的方式是通过 生成表达式(generator expression) ，列表推导(list comprehension)的基础。为了增加清晰度，生成表达式总是封装在括号或表达式中。如果使用圆括号，则创建了一个生成迭代器(generator iterator)。如果是方括号，这一过程被‘短路'我们获得一个列表list。
>>> (i for i in nums)
<generator object <genexpr> at 0x...>
>>> [i for i in nums]
[1, 2, 3]
>>> list(i for i in nums)
[1, 2, 3]
在Python 2.7和 3.x中列表表达式语法被扩展到 字典和集合表达式。一个集合set当生成表达式是被大括号封装时被创建。一个字典dict在表达式包含key:value形式的键值对时被创建：
>>> {i for i in range(3)}
set([0, 1, 2])
>>> {i:i**2 for i in range(3)}
{0: 0, 1: 1, 2: 4}
如果您不幸身陷古老的Python版本中，这个语法有点糟：
>>> set(i for i in 'abc')
set(['a', 'c', 'b'])
>>> dict((i, ord(i)) for i in 'abc')
{'a': 97, 'c': 99, 'b': 98}
生成表达式相当简单，不用多说。只有一个陷阱值得提及：在版本小于3的Python中索引变量(i)会泄漏。
生成器
生成器是产生一列结果而不是单一值的函数。
第三种创建迭代对象的方式是调用生成器函数。一个 生成器(generator) 是包含关键字yield的函数。值得注意，仅仅是这个关键字的出现完全改变了函数的本质：yield语句不必引发(invoke)，甚至不必可接触。但让函数变成了生成器。当一个函数被调用时，其中的指令被执行。而当一个生成器被调用时，执行在其中第一条指令之前停止。生成器的调用创建依附于迭代协议的生成器对象。就像常规函数一样，允许并发和递归调用。 当next被调用时，函数执行到第一个yield。每次遇到yield语句获得一个作为next返回的值，在yield语句执行后，函数的执行又被停止。
>>> def f():
... yield 1
... yield 2
>>> f()
<generator object f at 0x...>
>>> gen = f()
>>> gen.next()
1
>>> gen.next()
2
>>> gen.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
让我们遍历单个生成器函数调用的整个历程。
>>> def f():
... print("-- start --")
... yield 3
... print("-- middle --")
... yield 4
... print("-- finished --")
>>> gen = f()
>>> next(gen)
-- start --
3
>>> next(gen)
-- middle --
4
>>> next(gen)
-- finished --
Traceback (most recent call last):
...
StopIteration
相比常规函数中执行f()立即让print执行，gen不执行任何函数体中语句就被赋值。只有当gen.next()被next调用，直到第一个yield部分的语句才被执行。第二个语句打印-- middle --并在遇到第二个yield时停止执行。第三个next打印-- finished --并且到函数末尾，因为没有yield，引发了异常。
当函数yield之后控制返回给调用者后发生了什么？每个生成器的状态被存储在生成器对象中。从这点看生成器函数，好像它是运行在单独的线程，但这仅仅是假象：执行是严格单线程的，但解释器保留和存储在下一个值请求之间的状态。
为何生成器有用？正如关于迭代器这部分强调的，生成器函数只是创建迭代对象的又一种方式。一切能被yield语句完成的东西也能被next方法完成。然而，使用函数让解释器魔力般地创建迭代器有优势。一个函数可以比需要next和__iter__方法的类定义短很多。更重要的是，相比不得不对迭代对象在连续next调用之间传递的实例(instance)属性来说，生成器的作者能更简单的理解局限在局部变量中的语句。
还有问题是为何迭代器有用？当一个迭代器用来驱动循环，循环变得简单。迭代器代码初始化状态，决定是否循环结束，并且找到下一个被提取到不同地方的值。这凸显了循环体——最值得关注的部分。除此之外，可以在其它地方重用迭代器代码。
双向通信 每个yield语句将一个值传递给调用者。这就是为何PEP 255引入生成器(在Python2.2中实现)。但是相反方向的通信也很有用。一个明显的方式是一些外部(extern)语句，或者全局变量或共享可变对象。通过将先前无聊的yield语句变成表达式，直接通信因PEP 342成为现实(在2.5中实现)。当生成器在yield语句之后恢复执行时，调用者可以对生成器对象调用一个方法，或者传递一个值 给 生成器，然后通过yield语句返回，或者通过一个不同的方法向生成器注入异常。
第一个新方法是send(value)，类似于next()，但是将value传递进作为yield表达式值的生成器中。事实上，g.next()和g.send(None)是等效的。
第二个新方法是throw(type, value=None, traceback=None)，等效于在yield语句处
raise type, value, traceback
不像raise(从执行点立即引发异常)，throw()首先恢复生成器，然后仅仅引发异常。选用单次throw就是因为它意味着把异常放到其它位置，并且在其它语言中与异常有关。
当生成器中的异常被引发时发生什么？它可以或者显式引发，当执行某些语句时可以通过throw()方法注入到yield语句中。任一情况中，异常都以标准方式传播：它可以被except和finally捕获，或者造成生成器的中止并传递给调用者。
因完整性缘故，值得提及生成器迭代器也有close()方法，该方法被用来让本可以提供更多值的生成器立即中止。它用生成器的__del__方法销毁保留生成器状态的对象。
让我们定义一个只打印出通过send和throw方法所传递东西的生成器。
>>> import itertools
>>> def g():
... print '--start--'
... for i in itertools.count():
... print '--yielding %i--' % i
... try:
... ans = yield i
... except GeneratorExit:
... print '--closing--'
... raise
... except Exception as e:
... print '--yield raised %r--' % e
... else:
... print '--yield returned %s--' % ans
>>> it = g()
>>> next(it)
--start--
--yielding 0--
0
>>> it.send(11)
--yield returned 11--
--yielding 1--
1
>>> it.throw(IndexError)
--yield raised IndexError()--
--yielding 2--
2
>>> it.close()
--closing--
注意： next还是__next__?
在Python 2.x中，接受下一个值的迭代器方法是next，它通过全局函数next显式调用，意即它应该调用__next__。就像全局函数iter调用__iter__。这种不一致在Python 3.x中被修复，it.next变成了it.__next__。对于其它生成器方法——send和throw情况更加复杂，因为它们不被解释器隐式调用。然而，有建议语法扩展让continue带一个将被传递给循环迭代器中send的参数。如果这个扩展被接受，可能gen.send会变成gen.__send__。最后一个生成器方法close显然被不正确的命名了，因为它已经被隐式调用。
链式生成器 注意： 这是PEP 380的预览(还未被实现，但已经被Python3.3接受)
比如说我们正写一个生成器，我们想要yield一个第二个生成器——一个子生成器(subgenerator)——生成的数。如果仅考虑产生(yield)的值，通过循环可以不费力的完成：
subgen = some_other_generator()
for v in subgen:
yield v
然而，如果子生成器需要调用send()、throw()和close()和调用者适当交互的情况下，事情就复杂了。yield语句不得不通过类似于前一章节部分定义的try...except...finally结构来保证“调试”生成器函数。这种代码在PEP 380中提供，现在足够拿出将在Python 3.3中引入的新语法了：
yield from some_other_generator()
像上面的显式循环调用一样，重复从some_other_generator中产生值直到没有值可以产生，但是仍然向子生成器转发send、throw和close。
Python 迭代器 生成器