如此一来，关于迭代器和生成器的方法我们就还清了两个，最后我们来看看range()是个啥。首先，它肯定是一个可迭代的对象，但是它是否是一个迭代器？我们来测试一下

print('__next__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__
print('__iter__' in dir(range(12)))  #查看'__next__'是不是在range()方法执行之后内部是否有__next__

from collections import Iterator
print(isinstance(range(100000000),Iterator))  #验证range执行之后得到的结果不是一个迭代器

range函数的返回值是一个可迭代对象

　　为什么要有for循环

　　基于上面讲的列表这一大堆遍历方式，聪明的你立马看除了端倪，于是你不知死活大声喊道，你这不逗我玩呢么，有了下标的访问方式，我可以这样遍历一个列表啊

l=[1,2,3]

index=0
while index < len(l):
    print(l[index])
    index+=1

#要毛线for循环，要毛线可迭代，要毛线迭代器

　　没错，序列类型字符串，列表，元组都有下标，你用上述的方式访问，perfect！但是你可曾想过非序列类型像字典，集合，文件对象的感受，所以嘛，年轻人，for循环就　　是基于迭代器协议提供了一个统一的可以遍历所有对象的方法，即在遍历之前，先调用对象的__iter__方法将其转换成一个迭代器，然后使用迭代器协议去实现循环访　　问，这样所有的对象就都可以通过for循环来遍历了，而且你看到的效果也确实如此，这就是无所不能的for循环，觉悟吧，年轻人

　　生成器

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　　初识生成器

　　我们知道的迭代器有两种：一种是调用方法直接返回的，一种是可迭代对象通过执行iter方法得到的，迭代器有的好处是可以节省内存。

　　如果在某些情况下，我们也需要节省内存,就只能自己写。我们自己写的这个能实现迭代器功能的东西就叫生成器。

　　Python中提供的生成器：

　　1.生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开　　的地方继续执行

　　2.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

　　生成器Generator：

　　本质：迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法，不需要我们去实现)

　　特点：惰性运算,开发者自定义

　　生成器函数

　　一个包含yield关键字的函数就是一个生成器函数。yield可以为我们从函数中返回值，但是yield又不同于return，return的执行意味着程序的结束，调用生成器函数不会得　　到返回的具体的值，而是得到一个可迭代的对象。每一次获取这个可迭代对象的值，就能推动函数的执行，获取新的返回值。直到函数执行结束。

import time
def genrator_fun1():
    a = 1
    print('现在定义了a变量')
    yield a
    b = 2
    print('现在又定义了b变量')
    yield b

g1 = genrator_fun1()
print('g1 : ',g1)       #打印g1可以发现g1就是一个生成器
print('-'*20)   #我是华丽的分割线
print(next(g1))
time.sleep(1)   #sleep一秒看清执行过程
print(next(g1))

初识生成器函数

　　生成器有什么好处呢？就是不会一下子在内存中生成太多数据

　　假如我想让工厂给学生做校服，生产2000000件衣服，我和工厂一说，工厂应该是先答应下来，然后再去生产，我可以一件一件的要，也可以根据学生一批一批的找工　　厂拿。
　　而不能是一说要生产2000000件衣服，工厂就先去做生产2000000件衣服，等回来做好了，学生都毕业了。。。

#初识生成器二

def produce():
    """生产衣服"""
    for i in range(2000000):
        yield "生产了第%s件衣服"%i

product_g = produce()
print(product_g.__next__()) #要一件衣服
print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
print(product_g.__next__()) #再要一件衣服
num = 0
for i in product_g:         #要一批衣服，比如5件
    print(i)
    num +=1
    if num == 5:
        break

#到这里我们找工厂拿了8件衣服，我一共让我的生产函数(也就是produce生成器函数)生产2000000件衣服。
#剩下的还有很多衣服，我们可以一直拿，也可以放着等想拿的时候再拿

初识生成器二

　　更多应用

import time


def tail(filename):
    f = open(filename)
    f.seek(0, 2) #从文件末尾算起
    while True:
        line = f.readline()  # 读取文件中新的文本行
        if not line:
            time.sleep(0.1)
            continue
        yield line

tail_g = tail('tmp')
for line in tail_g:
    print(line)

生成器监听文件输入的例子

send

def generator():
    print(123)
    content = yield 1
    print('=======',content)
    print(456)
    yield2

g = generator()
ret = g.__next__()
print('***',ret)
ret = g.send('hello')   #send的效果和next一样
print('***',ret)

#send 获取下一个值的效果和next基本一致
#只是在获取下一个值的时候，给上一yield的位置传递一个数据
#使用send的注意事项
    # 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值
    # 最后一个yield不能接受外部的值

def averager():
    total = 0.0
    count = 0
    average = None
    while True:
        term = yield average
        total += term
        count += 1
        average = total/count


g_avg = averager()
next(g_avg)
print(g_avg.send(10))
print(g_avg.send(30))
print(g_avg.send(5))

计算移动平均值(1)

def init(func):  #在调用被装饰生成器函数的时候首先用next激活生成器
    def inner(*args,**kwargs):
        g = func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return inner

@init
def averager():
    total = 0.0
    count = 0
    average = None
    while True:
        term = yield average
        total += term
        count += 1
        average = total/count


g_avg = averager()
# next(g_avg)   在装饰器中执行了next方法
print(g_avg.send(10))
print(g_avg.send(30))
print(g_avg.send(5))

计算移动平均值(2)_预激协程的装饰器

　　yield from

def gen1():
    for c in 'AB':
        yield c
    for i in range(3):
        yield i

print(list(gen1()))

def gen2():
    yield from 'AB'
    yield from range(3)

print(list(gen2()))

yield from

　　列表推导式和生成器表达式

#老男孩由于峰哥的强势加盟很快走上了上市之路,alex思来想去决定下几个鸡蛋来报答峰哥

egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #列表解析

#峰哥瞅着alex下的一筐鸡蛋,捂住了鼻子,说了句:哥,你还是给我只母鸡吧,我自己回家下

laomuji=('鸡蛋%s' %i for i in range(10))#生成器表达式
print(laomuji)
print(next(laomuji)) #next本质就是调用__next__
print(laomuji.__next__())
print(next(laomuji))

峰哥与alex的故事

　　总结：

　　1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式

　　2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式，只不过生成器表达式更节省内存

　　3.Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用。大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象的。例如， sum函数是Python的内置函数，该函数使用迭代　　器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协议，所以，我们可以直接这样计算一系列值的和：

sum(x ** 2 for x in range(4))

　　而不用多此一举的先构造一个列表：

sum([x ** 2 for x in range(4)])

　总结

　　可迭代对象：

　　拥有__iter__方法

　　特点：惰性运算

　　例如:range(),str,list,tuple,dict,set

　　迭代器Iterator：

　　拥有__iter__方法和__next__方法

　　例如:iter(range()),iter(str),iter(list),iter(tuple),iter(dict),iter(set),reversed(list_o),map(func,list_o),filter(func,list_o),file_o

　　生成器Generator：

　　本质：迭代器，所以拥有__iter__方法和__next__方法

　　特点：惰性运算,开发者自定义

　　使用生成器的优点：

python之路——迭代器和生成器

楔子

迭代器

python中的for循环

迭代和可迭代协议

什么叫迭代

可迭代协议

迭代器协议

为什么要有for循环

生成器

初识生成器

生成器函数

更多应用

send

yield from

列表推导式和生成器表达式

总结

生成器相关的面试题