python 生成器和迭代器通俗理解 python生成器表达式( 二 ) _迭代器

实际上背后就是一个类，所以它有状态。上一节中我们说过，就是/类的一种简单写法。
除了函数的写法之外，还可以用表达式的写法。它的写法和列表推导式类似，区别就是把中括号**[...]「改成小括号」(...)** 。
这是一个列表推导式：
sys
# 生成1到1万的数字的平方
= [i * 2 for i in range(10000)]
这是表达式：
sys
# 生成1到1万的数字的平方
= (i * 2 for i in range(10000))
前者会在内存中生成10000个数字，放在列表中。
后者不会马上生成，当你每次用next()函数去调用它的时候，它会生成一个并返回。
如果你对推导式不熟悉，请看终结者系列的另一篇文章。链接见文末。
因为可以被循环，经常被拿来和list做对比。它最让人津津乐道的是它的性能优越性。
假如你开了一家汉堡店，有个大客户向你订购1000万个汉堡。你会一次性生产完这些汉堡吗？
傻的汉堡店主会这样：
一次性生产完1000万个汉堡，可是店里根本放不下啊。再租个仓库放。可是后来发现汉堡都坏掉了。
聪明的汉堡店主会这样：
分批生产！客户什么时候来要，就给他们马上生产一批，既不会把店占满，汉堡还新鲜！

文章插图
那如果有个需求，让你生成100亿个随机数，再求和。你会这样写吗？
# 请不要尝试下面的代码，因为你的电脑可能会卡死！！！
= []
for i in range(1, ):
.(.(1, 100))
print(sum())
如果这样写，你的程序会在内存中生成100亿个整数，这也许会占满你的内存。
正确的写法是使用，就用我们上面的吧：
print(sum(()))
前面使用list的时候，要先在内存中生成100亿个数字，然后再求和，这占空间又费时间。
而用是每次用到的时候才生成1个，不用那么多空间。
我们可以测试一下前面的推导式的例子中占用的内存情况：
>>>sys
>>>= [i * 2 for i in range(10000)]
>>> sys.()
87624 # 列表推导式占用了87624字节的内存
>>>= (i ** 2 for i in range(10000))
>>> print(sys.())
120#只占用了87624字节的内存
这个例子中只生成10000个数字，区别还没那么大。如果是生成100亿个数字，区别会更大，因为占用的内存基本是恒定的，和数字多少无关。
如果你曾经在写代码的时候犯了「傻汉堡店主」的问题，那么不要羞愧，因为语言的设计者们都犯过这样的错误！
在 2中很多标准库使用列表形式，出现内存问题。所以在 3中很多标准库都改用了。
比如：
range()函数在 2中返回的是一个列表，在 3中返回的是一个。
字符串的迭代器也是一个
print(iter('终结者2'))
print(iter(range(1, 10000)))
打印结果：
我们再来多看几个代码例子，有的很简单，目的是为了给你增加更多的代码感觉。
range是一个，所以多大的range内存都不会爆for i in range(5):
print(i)
三次方生成器def (n):
for i in range(1, n, 2):
yield i**3
表达式形式的三次方生成器 = (i**3 for i in range(1,10,2))
不只是用在for循环中，我们可以手动用next()函数调用它def (n):
for i in range(1, n, 2):
yield i * (i + 1)
= (6)
next()
2
next()
12
next()
30
next()
>error
普通的执行到yield就暂停，可以返回一个值或者不返回。
除了可以返回值，它还可以接收调用者传值进来，这就要使用send()方法。
除了send()方法，还有，close()方法。