80%人都没搞懂python迭代器和生成器的区别，本文详解
今天，我们来为大家介绍一下Python的进阶知识——迭代器和生成器，你们知道是怎么运行工作的吗？
迭代
1. 什么是迭代?
使用for循环遍历取值的过程叫做迭代，比如：使用for循环遍历列表获取值的过程
2. 可迭代对象
使用for循环遍历取值的对象叫做可迭代对象, 比如：列表、元组、字典、集合、range、字符串
3.如何判断一个对象是否可以迭代
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可以使用isinstance()判断一个对象是否是可迭代对象
Python 迭代器
上面简单的介绍了一下迭代，迭代是 Python 最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。现在正式进入主题：迭代器，迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。
迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next(),且字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器，迭代器对象可以使用常规 for 语句进行遍历，也可以使用 next() 函数来遍历。
具体的实例：
iter()函数与next()函数
list、tuple等都是可迭代对象，我们可以通过iter()函数获取这些可迭代对象的迭代器。然后我们可以对获取到的迭代器不断使用next()函数来获取下一条数据。iter()函数实际上就是调用了可迭代对象的 __iter__ 方法。
注意，当我们已经迭代完最后一个数据之后，再次调用next()函数会抛出StopIteration的异常，来告诉我们所有数据都已迭代完成，不能再执行next()函数了。
lsit 生成式（列表生成式）
1、创建 list 的方式
之前经过我们的学习，都知道如何创建一个 list ，可是有些情况，用赋值的形式创建一个 list 太麻烦了，特别是有规律的 list ，一个一个的写，一个一个赋值，太麻烦了。比如要生成一个有 30 个元素的 list ，里面的元素为 1 - 30 。我们可以这样写：
输出的结果：
这个其实在之前也有提到过：比如有个例子，打印九九乘法表，用这个方法其实就几句代码就可以了，可以参考之前文章：循环语句的运用
但是，如果用到 list 生成式，可以一句代码就生成九九乘法表了。具体看代码：
最后输出的结果：
不过，这里我们先要了解如何创建 list 生成式
2、list 生成式的创建
首先，lsit 生成式的语法为：
第一种语法：首先迭代 iterable 里所有内容，每一次迭代，都把 iterable 里相应内容放到iter_var 中，再在表达式中应用该 iter_var 的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。
第二种语法：加入了判断语句，只有满足条件的内容才把 iterable 里相应内容放到 iter_var 中，再在表达式中应用该 iter_var 的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。
其实不难理解的，因为是 list 生成式，因此肯定是用 [] 括起来的，然后里面的语句是把要生成的元素放在前面，后面加 for 循环语句或者 for 循环语句和判断语句。
例子：
输出的结果：
可以看到，就是把要生成的元素 x * x 放到前面，后面跟 for 循环，就可以把 list 创建出来。那么 for 循环后面有 if 的形式呢？又该如何理解：
输出的结果：
这个例子是为了求 1 到 10 中偶数的平方根，上面也说到， x * x 是要生成的元素，后面那部分其实就是在 for 循环中嵌套了一个 if 判断语句。
那么有了这个知识点，我们也可以猜想出，for 循环里面也嵌套 for 循环。具体示例：
输出的结果：
其实知道了 list 生成式是怎样组合的，就不难理解这个东西了。因为 list 生成式只是把之前学习的知识点进行了组合，换成了一种更简洁的写法而已。
生成器
利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。
创建生成器的方法1
要创建一个生成器，有很多种方法。第一种⽅法很简单，只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )
创建 L 和 G 的区别仅在于最外层的 [ ] 和 ( ) ， L 是一个列表，而 G 是一个生成器。我们可以直接打印出列表L的每一个元素，而对于生成器G，我们可以按照迭代器的使用方法来使用，即可以通过next()函数、for循环、list()等方法使用。
创建生成器的方法2
generator⾮常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。 我们用著名的斐波那契数列来举例，回想我们在上一次⽤迭代器的实现方式：
注意，在用迭代器实现的方式中，我们要借助几个变量(n、current、num1、num2)来保存迭代的状态。现在我们用生成器来实现一下。
迭代器和生成器综合例子
因为迭代器和生成器基本是互通的，因此有些知识点需要综合在一起
1、反向迭代
反向迭代，也是常有的需求了，比如从一开始迭代的例子里，有个输出 list 的元素，从 1 到 5 的
那么我们从 5 到 1 呢？这也很简单， Python 中有内置的函数 reversed()
方向迭代很简单，可是要注意一点就是：反向迭代仅仅当对象的大小可预先确定或者对象实现了 __reversed__() 的特殊方法时才能生效。 如果两者都不符合，那你必须先将对象转换为一个列表才行
其实很多时候我们可以通过在自定义类上实现 __reversed__() 方法来实现反向迭代。不过有些知识点在之前的篇节中还没有提到，不过可以相应的看下，有编程基础的，学完上面的知识点应该也能理解的。
输出的结果是 1 到 30 然后 30 到 1 ，分别是顺序打印和倒序打印
2、同时迭代多个序列
你想同时迭代多个序列，每次分别从一个序列中取一个元素。你遇到过这样的需求吗？
为了同时迭代多个序列，使用 zip() 函数，具体示例：
输出的结果：
其实 zip(a, b) 会生成一个可返回元组 (x, y) 的迭代器，其中 x 来自 a，y 来自 b。 一旦其中某个序列到底结尾，迭代宣告结束。 因此迭代长度跟参数中最短序列长度一致。注意理解这句话喔，也就是说如果 a ， b 的长度不一致的话，以最短的为标准，遍历完后就结束。
利用 zip() 函数，我们还可把一个 key 列表和一个 value 列表生成一个 dict （字典）,如下：
输出的结果：
这里提一下， zip() 是可以接受多于两个的序列的参数，不仅仅是两个。
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