可迭代对象

可迭代对象（Iterable），就是任意定义了一个可以返回迭代器的__iter__方法的对象。
常见的数据类型如列表、元组、字符串等，都属于可迭代对象。

from collections import Iterable

print(isinstance([1, 2, 3], Iterable))  # True
print(isinstance({1, 2, 3}, Iterable))  # True
print(isinstance((1, 2, 3), Iterable))  # True
print(isinstance(100, Iterable))  # False

可迭代对象用于for循环：

from collections import Iterable

class A():
    def __init__(self):
        self.arrs = [3, 6, 9]

    def __iter__(self):
        return iter(self.arrs)

for i in A():
    print(i, end=' ')  # 3 6 9
print('')
print(isinstance(A(), Iterable))  # True

class B():
    def __init__(self):
        self.arrs = [3, 6, 9]

    def __getitem__(self, item):
        return self.arrs[item]

for i in B():
    print(i, end=' ')  # 3 6 9
print('')
print(isinstance(B(), Iterable))  # False

迭代器

迭代器（Iterator），就是任意定义了__iter__和__next__方法的对象。

使用__iter__方法将一个可迭代对象转换成迭代器。

from collections import Iterator

print(isinstance([1, 2, 3], Iterator))  # False
print(isinstance(iter([1, 2, 3]), Iterator))  # True

使用__next__方法不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration异常。

from collections import Iterable, Iterator

class C():
    def __init__(self):
        self.n = 0
        self.arrs = [3, 6, 9]

    def __next__(self):
        if self.n < len(self.arrs):
            value = self.arrs[self.n]
            self.n += 1
            return value
        else:
            raise StopIteration

    def __iter__(self):
        return self

i = C()
print(next(i))  # 3
print(next(i))  # 6
print(next(i))  # 9
print(next(i))  # Error: StopIteration
print(isinstance(C(), Iterable))  # True
print(isinstance(C(), Iterator))  # Ture

生成器

生成器（Generator），只需任意方法中包含关键字yield。
生成器也是一种迭代器，它特殊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。

函数每次运行到yield时，会暂停并保存当前运行状态，返回数值，并在下一次执行next方法时，从保存位置继续往下执行。

from collections import Iterable, Iterator, Generator

def gen():
    yield 3
    yield 6
    yield 9

i = gen()
print(isinstance(i, Iterable))  # True
print(isinstance(i, Iterator))  # True
print(isinstance(i, Generator))  # True
for x in i:
    print(x, end=' ')  # 3 6 9

# yield from 的写法
def gen2():
    yield from [3, 6, 9]

生成器表达式

a = (x for x in range(10))
print(a)  # <generator object <genexpr> at 0x0000023508C30B48>

b = [x for x in range(10)]
print(b)  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

生成器适用场景：不必将所有数据一次性加载到内存当中，只有当具体使用时（如调用__next__方法）才生成值，可以节省资源。