a_set = {1, 2, 3}#定义set数据类型，set是可迭代类型
b_iterator = iter(a_set)#得到set的迭代器
#Output: 1
print(next(b_iterator))
#Output: <class 'set'>
print(type(a_set))
#Output: <class 'set_iterator'>
print(type(b_iterator))

class Series(object):
 def __init__(self, low, high):
  self.current = low
  self.high = high
 def __iter__(self):
  return self
 def __next__(self):
  if self.current > self.high:
   raise StopIteration
  else:
   self.current += 1
   return self.current - 1
n_list = Series(1,10) 
print(list(n_list))

from itertools import count
sequence = count(start=0, step=1)
while(next(sequence) <= 10):
 print(next(sequence),end=" ")

from itertools import cycle
dessert = cycle(['Icecream','Cake'])
count = 0
while(count != 4):
 print('Q. What do we have for dessert"_blank" href="https://docs.python.org/3/library/itertools.html">参见python文档 。

3.生成器（Generator）
生成器可以说是迭代器的亲兄弟，生成器允许我们像上面那样写迭代器而不用额外定义__iter__()和__next__()方法。
看下面的案例：


def series_generator(low, high):
 while low <= high:
  yield low
  low += 1
n_list = []
for num in series_generator(1,10):
 n_list.append(num)
print(n_list)


如果一个方法中出现了yield关键字，那么该方法就是一个生成器。生成器中没有return语句，函数的返回值实际上是一个generator。当循环开始执行到yield语句后，low的值会被扩展到要返回的generator中。当下一次循环到达yield语句时，generator会从上一次停止的地方恢复执行，并且将最新的low值添加到generator中。循环一直运行下去，直到low>high退出循环。
生成器支持延迟计算，只有当去取生成器中的值时才会计算。
例如：


def test():
 print("进入test函数")
 for i in range(2):
  print("yield number ",i)
  yield i
if "__main__" == __name__:
 print("开始调用test")
 res = test()
 print("结束调用test")
 next(res)
 next(res)


输出：

开始调用test

结束调用test

第一次next(res)

进入test函数

yield number 0

第二次next(res)

yield number  1



从结果可以看出，只有使用next调用迭代器时（使用for,while循环也可以），才会去执行迭代器函数中的内容。
python中生成器可以分为生成器函数和生成器表达式，生成器函数和生成器表达式是两种不同的类型。
生成器函数是一个函数体中有yield关键字的，我们上面定义的test就是生成器函数。
生成器表达式的使用比较受限制，一个生成器表达式返回一个生成器。下面是一个使用生成器表达式的案例：


squares = (x * x for x in range(1,10))
print(type(squares))
print(list(squares))


输出：

<class 'generator'>

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]



生成器的效率是非常高的，生成器可以更好的利用内存和CPU的使用效率，并且通常生成器的代码都比较少，这使用生成器的代码非常好容易理解。应此应该尽量多的在代码中使用生成器
参考文档
https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-iterator-tutorial
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python中的迭代器,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！

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