原文章地址：https://foofish.net/iterators-vs-generators.html


本文源自RQ作者的一篇博文，原文是Iterables vs. Iterators vs. Generators，俺写的这篇文章是按照自己的理解做的参考翻译，算不上是原文的中译版本，推荐阅读原文，谢谢网友指正。

在了解Python的数据结构时，容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典解析（推导）式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起，难免让初学者一头雾水，我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间。

容器(container)

  容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中（也有一些特例，并不是所有的元素都放在内存，比如迭代器和生成器对象）在Python中，常见的容器对象有：

  • list, deque, ....

  • set, frozensets, ....

  • dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ....

  • tuple, namedtuple, …

  • str

  容器比较容易理解，因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子，里面可以塞任何东西。从技术角度来说，当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时，那么这个对象就可以认为是一个容器，比如 list，set，tuples都是容器对象。


   尽管绝大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每一个元素，但这并不是容器本身提供的能力，而是可迭代对象赋予了容器这种能力，当然并不是所有的容器都是可迭代的，比如：Bloom filter，虽然Bloom filter可以用来检测某个元素是否包含在容器中，但是并不能从容器中获取其中的每一个值，因为Bloom filter压根就没把元素存储在容器中，而是通过一个散列函数映射成一个值保存在数组中。


可迭代对象(iterable)

  刚才说过，很多容器都是可迭代对象，此外还有更多的对象同样也是可迭代对象，比如处于打开状态的files，sockets等等。但凡是可以返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象，听起来可能有点困惑，没关系，先看一个例子：

In [34]: lst = [1, 2, 3 ]

In [35]: x = iter(lst)

In [36]: type(lst)
Out[36]: list

In [37]: type(x)
Out[37]: list_iterator

In [42]: x.__next__()
Out[42]: 1

In [43]: x.__next__()
Out[43]: 2

In [44]: next(x)
Out[44]: 3

In [45]: next(x)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
 in ()
----> 1 next(x)

StopIteration: 

In [46]:

   这里lst是一个可迭代对象，可迭代对象和容器一样是一种通俗的叫法，并不是指某种具体的数据类型，list是可迭代对象，dict是可迭代对象，set也是可迭代对象。x是迭代器，迭代器内部持有一个状态，该状态用于记录当前迭代所在的位置，以方便下次迭代的时候获取正确的元素。迭代器有一种具体的迭代器类型，比如list_iterator，set_iterator。

可迭代对象实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象。


当运行代码：

x = [1, 2, 3]
for elem in x:
    ...

实际执行情况是：  


迭代器(iterator)

  那么什么迭代器呢？

它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，

任何实现了__iter__()和__next__()（python2中实现next()）方法的对象都是迭代器，__iter__返回迭代器自身，__next__()返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常，至于它们到底是如何实现的这并不重要。


每次调用next()方法的时候做两件事：

  1. 为下一次调用next()方法修改状态

  2. 为当前这次调用生成返回结果

迭代器就像一个懒加载的工厂，等到有人需要的时候才给它生成值返回，没调用的时候就处于休眠状态等待下一次调用。


生成器(generator)

  生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一，生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了，只需要一个yiled关键字。 生成器一定是迭代器（反之不成立），因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。


   生成器在Python中是一个非常强大的编程结构，可以用更少地中间变量写流式代码，此外，相比其它容器对象它更能节省内存和CPU，当然它可以用更少的代码来实现相似的功能。


总结

  • 容器是一系列元素的集合，str、list、set、dict、file、sockets对象都可以看作是容器，容器都可以被迭代（用在for，while等语句中），因此他们被称为可迭代对象。

  • 可迭代对象实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象。

  • 迭代器持有一个内部状态的字段，用于记录下次迭代返回值，它实现了__next__和__iter__方法，迭代器不会一次性把所有元素加载到内存，而是需要的时候才生成返回结果。

  • 生成器是一种特殊的迭代器，它的返回值不是通过return而是用yield。