一 概要
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的关系捋清楚
二 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（也有一些特列并不是所有的元素都放在内存）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。
三 可迭代对象(iterable)
如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。
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，可迭代对象与迭代器有一个非常重要的区别。先看一个例子：
这里 x 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。 y 和 z 是两个独立的迭代器，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__ 和 __next__ 方法（python2中是 next 方法，python3是 __next__ 方法），这两个方法对应内置函数 iter() 和 next() 。 __iter__ 方法返回可迭代对象本身，这使得他既是一个可迭代对象同时也是一个迭代器。
四 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 __next__() （python2中实现 next() ）方法的对象都是迭代器，至于它是如何实现的这并不重要。
现在我们就以斐波那契数列()为例，学习为何创建以及如何创建一个迭代器：
著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
code1：
def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print b a, b = b, a + b n = n + 1
直接在函数fab(max)中用print打印会导致函数的可复用性变差，因为fab返回None。其他函数无法获得fab函数返回的数列。
code2：
def fab(max): L = [] n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: L.append(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return L
代码2满足了可复用性的需求，但是占用了内存空间，最好不要。
对比for i in range(1000): pass和for i in xrange(1000): pass，前一个返回1000个元素的列表，而后一个在每次迭代中返回一个元素，因此可以使用迭代器来解决复用可占空间的问题
code3：
class Fab(object): def __init__(self, max): self.max = max self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 def __iter__(self): return self def next(self): if self.n < self.max: r = self.b self.a, self.b = self.b, self.a + self.b self.n = self.n + 1 return r raise StopIteration() ''' >>> for key in Fabs(5): print key 1 1 2 3 5 '''
Fabs 类通过 next() 不断返回数列的下一个数，内存占用始终为常数
Fib既是一个可迭代对象（因为它实现了 __iter__ 方法），又是一个迭代器（因为实现了 __next__ 方法）。实例变量 self .a 和 self.b 用户维护迭代器内部的状态。每次调用 next() 方法的时候做两件事：
- 为下一次调用 next() 方法修改状态
- 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。
五 for i in (iterable)的内部实现
在大多数情况下，我们不会一次次调用next方法去取值，而是通过 for i in (iterable)的方式
注意：in后面的对象如果是一个迭代器，内部因为有iter方法才可以进行操作，所以，迭代器协议里面有iter和next两个方法，否则for语句无法应用。
注意：定时垃圾回收机制
for i in range（10）： print i ：定时垃圾回收机制：没有引用指向这个对象，则被回收
六 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。代码3远没有代码1简洁，生成器（yield）既可以保持代码1的简洁性，又可以保持代码3的效果。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。 生成器有如下特征是它一定也是迭代器（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。用生成器来实现斐波那契数列的例子是：
def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1
>>> for n in fab(5): print n 1 1 2 3 5
fib 就是一个普通的python函数，它特需的地方在于函数体中没有 return 关键字，函数的返回值是一个生成器对象。当执行 f=fib(5) 返回的是一个生成器对象，此时函数体中的代码并不会执行，只有显示或隐示地调用next的时候才会真正执行里面的代码。
yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。
也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法（因为 fab(5) 是一个 generator 对象，该对象具有 next() 方法），这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程：
>>> f = fab(3) >>> f.__next__() 1 >>> f.__next__() 1 >>> f.__next__() 2 >>> f.__next__() Traceback (most recent call last): File "<pyshell#62>", line 1, in <module> f.next() StopIteration
需要明确的就是生成器也是iterator迭代器，因为它遵循了迭代器协议。
两种创建方式
包含yield的函数
生成器函数跟普通函数只有一点不一样，就是把 return 换成yield,其中yield是一个语法糖，内部实现了迭代器协议，同时保持状态可以挂起。如下:
在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕；如果遇到return，如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。
复制代码 def f(): yield 5 print("ooo") return yield 6 print("ppp") # if str(tem)=='None': # print("ok") f=f() # print(f.__next__()) # print(f.__next__()) for i in f: print(i) ''' return即迭代结束 for不报错的原因是内部处理了迭代结束的这种情况 '''
注意：
文件读取
def read_file(fpath): BLOCK_SIZE = 1024 with open(fpath, 'rb') as f: while True: block = f.read(BLOCK_SIZE) if block: yield block else: return
如果直接对文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield，我们不再需要编写读文件的迭代类，就可以轻松实现文件读取。
生成器对象就是一种特殊的迭代器对象，满足迭代器协议，可以调用next；对生成器对象for 循环时，调用iter方法返回了生成器对象，然后再不断next迭代，而iter和next都是在yield内部实现的。
例1：
def add(s, x): return s + x def gen(): for i in range(4): yield i base = gen() for n in [1, 10]: base = (add(i, n) for i in base) print list(base)
''' 核心语句就是: for n in [1, 10]: base = (add(i, n) for i in base)#在这里，base依旧是个生成器 在执行list(base)的时候，开始检索，然后生成器开始运算了。关键是，这个循环次数是2,也就是说，有两次生成器表达 式的过程。必须牢牢把握住这一点。 生成器返回去开始运算，n = 10而不是1没问题吧，这个在上面提到的文章中已经提到了，就是add(i, n)绑定的是n这个 变量，而不是它当时的数值。 然后首先是第一次生成器表达式的执行过程:base = (10 + 0, 10 + 1, 10 + 2, 10 +3),这是第一次循环的结 果(形象表示，其实已经计算出来了(10,11,12,3))，然后第二次， base = (10 + 10, 11 + 10, 12 + 10, 13 + 10) ,终于得到结果了[20, 21, 22, 23]. '''
例2：自定义range
七 生成器的扩展
生成器对象支持几个方法，如gen.next() ,gen.send() ,gen.throw()等。
由于没有额外的yield，所以将直接抛出StopIteration。
send的工作方式：
def f(): print("ok") s=yield 7 print(s) yield 8 f=f() print(f.send(None)) print(next(f)) #print(f.send(None))等同于print(next(f)),执行流程:打印ok,yield7,当再next进来时:将None赋值给s,然后返回8,可以通过断点来观察
协程应用：
所谓协同程序也就是是可以挂起，恢复，有多个进入点。其实说白了，也就是说多个函数可以同时进行，可以相互之间发送消息等。
import queue def tt(): for x in range(4): print ('tt'+str(x) ) yield def gg(): for x in range(4): print ('xx'+str(x) ) yield class Task(): def __init__(self): self._queue = queue.Queue() def add(self,gen): self._queue.put(gen) def run(self): while not self._queue.empty(): for i in range(self._queue.qsize()): try: gen= self._queue.get() gen.send(None) except StopIteration: pass else: self._queue.put(gen) t=Task() t.add(tt()) t.add(gg()) t.run() # tt0 # xx0 # tt1 # xx1 # tt2 # xx2 # tt3 # xx3