前言

可迭代对象，迭代器，生成器，不知道大家第一眼看到这几个名词的时候，有没有一种很熟悉的感觉，然后在脑子里飞速找寻这几个词之间的差异，但是找了半天，似乎没有找到，并且让原本清晰的概念变得模糊了。

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反正我一开始有这种感觉，不过现在看完这一章的内容，好像还是有点晕哈哈哈，不过还是乘热打铁，再复习巩固一边，应该会清晰一点！

首先我们来看一下各自的定义，这里我会参考书上的内容然后结合自己的理解来定义这三者。

可迭代对象

首先我们可以问这样一个问题：什么是可迭代对象？这个可能比较抽象不好理解。我们换一个角度来问：具备什么行为的对象是可迭代对象？这样也许你就清晰多了（这也得益于python自身的优点：在python中，我们说一个对象属于什么对象，我们不会去看它的定义，而是看它具有什么样的行为）。

在来看几个栗子：

a = [1, 2, 3]  # 列表
b = 'hello'  # 字符串
class Fruit:  # 类
    fruits = ['apple', 'peach', 'banana']

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


if __name__ == '__main__':
    for i in a: print(i, end=' ')
    print()
    for i in b: print(i, end=' ')
    print()
    for i in Fruit(): print(i, end=' ')

列表是可以遍历的，所以它可以迭代，是可迭代对象；

字符串是可以遍历的，所以它可以迭代，是可迭代对象；

Fruit的对象为什么也可以遍历？《流畅的python》学习笔记之偏心的python？这一篇文章中你也许可以找到答案！

所以我们归纳总结一下：可以通过使用类似for循环遍历对象中的值的对象是可迭代的对象。而这些对象有具有哪些特有的方法或属性呢？

一般来说，具备以下特性或方法的对象都是可迭代对象：

• 实现了__iter__方法的对象
• 实现了__getitem__方法的对象
• 序列（比如list，str，arrary，dict，set等等）都是可迭代对象

满足上述三个条件中的任何一个的对象都是可迭代对象！

迭代器

从接口上的定义来看：迭代器是这样的对象：实现了无参数的__next__方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出StopIteration异常。

迭代器的定义相对简单，一句话概括：只要实现了__next__的对象都是迭代器！（当然__next__的行为是获取下一个元素！）

这里给出一个栗子：

import re
import reprlib
from typing import Iterator

class Sentence:
    RE_WORD = re.compile('\w+')

    def __init__(self, text):
        self.text = text
        self.words = self.RE_WORD.findall(self.text)

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

    def __len__(self):
        return len(self.words)

    # reprlib.repr用于生成大型数据结构的简略字符串表示形式
    def __repr__(self):
        return f'Sentence({reprlib.repr(self.text)})'

    def __iter__(self):
        return SentenceIterator(self.words) #转成迭代器


class SentenceIterator:

    def __init__(self, words):
        self.words = words
        self.index = 0

    def __next__(self):

        try:
            word = self.words[self.index]
        except IndexError:
            raise StopIteration()

        self.index += 1
        return word

    def __iter__(self):
        return self


if __name__ == '__main__':
    text = 'we price the things when we have lost them.'
    sentence = Sentence(text)
    sentence_iter = sentence.__iter__()  # 调用__iter__方法转成迭代器

    print(isinstance(sentence_iter, SentenceIterator)) #结果为True
    while True:
        try:
            print(next(sentence_iter),end=' ') #通过next取值
        except:
            pass

 可以看到SentenceIterator的对象是一个典型的迭代器，因为它实现了__next__方法！

生成器

获取生成器的方法有两种：

1. 通过含有yield关键字的函数生成
2. 通过生成器表达式生成

举个栗子：

#生成器函数
def func():
    for i in range(10):
        yield i


if __name__ == '__main__':
    a = (i for i in range(10)) #生成器表达式
    print(type(a),next(a))

    b=func()
    print(type(b),next(b))

 可以看到通过函数func和生成器表达式两种方法得到的对象都属于generator类，都是生成器对象，并且可以通过next()方法获取下一个元素！因此还有另外一个结论：所有的生成器都是迭代器！

总结

在这三个对象中，可迭代对象可能是最好理解的，迭代器和生成器两者可能老是感觉差不多，从接口的定义上可以看出：迭代器和生成器都实现了__next__方法，因此可以说生成器也是迭代器，只不过在定义上，生成器的定义方法只有那两种，也是比较特殊的定义方式，这也许是生成器有别于迭代器的地方（至少从行为和表现上看是这样的）。

不过，在本章末尾的杂谈中作者有提到过：事实上，python程序员不会严格区分二者，即便在官方文档中也把生成器称作迭代器，迭代器和生成器在一定程度上是同义词。

所以，如果看到这里还是有点晕的同学，索性就不要再纠结了，就把生成器和迭代器当做是一对孪生兄弟吧！谁让他俩的行为那么相似呢？

欢迎小伙伴在评论区留言讨论你们对这三者的见解~