生成器、迭代器、可迭代对象

生成器、迭代器、可迭代对象这三者的关系刚刚开始接触可真是让我头疼，总结图如下：

 1、生成器是一种特殊的迭代器，所以生成器一定是迭代器

2、迭代器一定是可迭代对象

3、可迭代对象可以通过iter（）方法转化程迭代器

到底什么是可迭代对象？

可迭代对象其实没什么好说的，我们在python编程中就遇到过很多，比如列表、元祖等都是可迭代对象；

可迭代对象：可以返回一个迭代器的对象都可以称之可迭代对象，可迭代对象一定会存在__iter__方法

例如：

迭代器 

迭代器：迭代器一定是一个可迭代器对象，可迭代器对象也可以转化程迭代器，同时迭代器肯定会有__next__和__iter__方法，下面我们可以实现一个迭代器

 那么这个迭代器到底有什么作用呢？其实迭代器就相当于一个懒工厂，当我们需要当时候就可以调用next()方法返回值，没有需要当时候就等候，例如：

list1 = [1, 2334, 44, 34]
inter = iter(list1)
print(next(inter))
print(next(inter))
print(next(inter))
print(next(inter))

1
2334
44
34

可以看出：上面就通过next方法将迭代器中的值给取出来了

注意：迭代器中有多少值就只能取几次，超过就会抛出异常：StopIteration

生成器

生成器：生成器是一个特殊的迭代器，定义生成器可以通过两种方式：生成器表达式以及函数形式

生成器表达式：

 通过上面可以看出生成器表达式是否有点像列表推倒式，只是[]换成了()

函数形式：如果要用函数的形式实现生成器的话就需要用到yield关键字

 注意：生成器中还有一个send方法，该方法是传递值进行替换生成器中的值,但是不能在初始的时候发送值，必须在中间

def iter3():
    for i in range(1, 10):
        num = yield i
        print(num)

a = iter3()
print(next(a))
a.send(100)
print(next(a))

1
100
None
3

看到上述代码指定结果可以得出：a.send(100)就替换了2这个值，只用None这个值是因为iter()值中的print，因为直接替换了2这个值，那么就不会取到2这个值了，所以num为None