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Python迭代和迭代器详解(迭代 python)
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迭代器
迭代器（iterator）有时又称游标（cursor）是程式设计的软件设计模式，可在容器物件（container，例如链表或阵列）上遍访的界面，设计人员无需关心容器物件的内存分配的实现细节。
摘自维基百科
也就是说迭代器类似于一个游标，卡到哪里就是哪里，可以通过这个来访问某个可迭代对象的元素；同时，也不是只有Python有这个特性。比如C++的STL中也有这个，如 vector<int>::iterator it 。下面主要说一下Python中的可迭代对象和迭代器吧。
Python可迭代对象（Iterable）
Python中经常使用 for 来对某个对象进行遍历，此时被遍历的这个对象就是可迭代对象，像常见的 list , tuple 都是。如果给一个准确的定义的话，就是只要它定义了可以返回一个迭代器的 __iter__ 方法，或者定义了可以支持下标索引的 __getitem__ 方法(这些双下划线方法会在其他章节中全面解释)，那么它就是一个可迭代对象。
Python迭代器（iterator）
迭代器是通过 next() 来实现的，每调用一次他就会返回下一个元素，当没有下一个元素的时候返回一个 StopIteration 异常，所以实际上定义了这个方法的都算是迭代器。可以用通过下面例子来体验一下迭代器：
自己实现一个迭代器，如下（参见官网文档）：
生成器（Generators）
生成器是构造迭代器的最简单有力的工具，与普通函数不同的只有在返回一个值的时候使用 yield 来替代 return ，然后 yield 会自动构建好 next() 和 iter() 。是不是很省事。例如：
生成器最佳应用场景是：你不想同一时间将所有计算出来的大量结果集分配到内存当中，特别是结果集里还包含循环。比方说，循环打印个数，我们一般会使用 xrange() 而不是 range() ，因为前者返回的是生成器，后者返回的是列表（列表消耗大量空间）。
将可迭代对象转化为迭代器。
生成器表达式
和列表推导式唯一的区别就是中括号换成了小括号，如下：
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