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一：迭代器

迭代器是访问集合内元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素都被访问一遍后结束。

迭代器不能回退，只能从头到尾往前进行迭代。这并不是什么很大的缺点，因为人们几乎不需要在迭代途中进行回退操作。

迭代器也不是线程安全的，在多线程环境中对可变集合使用迭代器是一个危险的操作。但如果小心谨慎，或者干脆贯彻函数式思想坚持使用不可变的集合，那这也不是什么大问题。

对于原生支持随机访问的数据结构（如tuple、list），迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势，反而丢失了索引值（可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值，这是后话）。但对于无法随机访问的数据结构（比如set）而言，迭代器是唯一的访问元素的方式。

迭代器的另一个优点就是它不要求你事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代至某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件，或是斐波那契数列等等。这个特点被称为延迟计算或惰性求值(Lazyevaluation)。

迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口。只要是实现了__iter__()方法的对象，就可以使用迭代器进行访问。

另外，迭代器便于循环比较大的数据集合，节省内存。

使用内建函数iter()可以生成一个迭代器，

a = iter(range(3))print(a)print(a.__next__())print(a.__next__())print(a.__next__())### 输出结果
   
    012
   

当元素访问完时，再调用next方法就会提示报错信息

Traceback (most recent call last):line 28, in 
   
    print(a.__next__())StopIteration
   

Python正是根据是否检查到这个异常来决定是否停止迭代的。 

二：生成器generator

生成器是一个特定的“函数”，当调用时它返回一个生成器对象（所以你不能在定义生成器的时候 return 任何值，但可以使用单独的一个 return ，它代表进度结束）。生成器允许你返回一个值，然后暂停代码的执行，稍后恢复，可以这样重复 n 次。实现这一“优雅”效果的关键字就是 yield

简单来说，迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的，即是说，在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的，而不是新创建的。

简单的例子

def simple_generator_function():

然后借用例子

import time

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