迭代器跟生成器，與上篇文章講的裝飾器一樣，都是屬於我的一個老大難問題。
通常就是遇到的時候就去搜一下，結果在一大坨各種介紹部落格中看了看，回頭又忘記了。
你是不是也是這樣呢？
俗話說：好記性不如爛筆頭，雖然現在基本不咋用筆寫字了，但是還是要好好整理下，起碼以後我就不用搜了。
如果現在給你一個列表list_a = [1, 2, 3, 4]，讓你去迭代它，相信大家都很熟悉，直接用for迴圈就完事兒，
list_a = [1, 2, 3, 4]
for i in list_a:
print(i)
執行
1
2
3
4
[Finished in 0.1s]
可以看到，for迴圈迭代了列表中的每一個元素，列印了出來。
那麼for迴圈背後都做了什麼事情呢？
一、 容器、可迭代物件、迭代器
聽起來陌生，但是你絕對熟悉的詞兒。
在python中，一切都是物件，物件的抽象是類，而物件的集合就是容器。
使用python中常見的容器有很多，比如：列表list:[0, 1, 2]，集合set:([0, 1, 2])，字典dict:{0:0, 1:1, 2:2}以及元組tuple(0, 1, 2)。
這些都是多個元素集中在一起的單元，區別的是內部資料結構的實現方法。
所有的容器都是可以迭代的，你可以用for迴圈去迭代上述的容器試試。
那把一個個元素找出來，用到的就是迭代器。用iter()可以建立一個迭代器。
迭代器提供一個next()方法，這個方法你每次呼叫的時候會給你返回下一個物件，或者StopIteration，也就是沒有物件可以給你了。
list_a = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list_a) # 建立迭代器
print(next(it)) #呼叫next()
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
執行結果，前4個print可以正常返回，第5個時候就出現StopIteration錯誤了，因為列表中4個元素已經返回完了。
1
2
3
4
Traceback (most recent call last):
File "D:\練習\demo_iterator.py", line 9, in <module>
print(next(it))
StopIteration
[Finished in 0.1s with exit code 1]
二、生成器
什麼是生成器？簡單粗暴一點：生成器就是懶人版的迭代器。
在上述的建立迭代器操作中，我們顯然是做了一次性生成的操作，list_a = [1, 2, 3, 4]，這4個元素一次性生成好，以供next()呼叫。
但是生成出的這些元素都是會儲存到記憶體中去，這只是4個元素，如果有上千萬、上億元素呢？
我並不是第一時間要用到所有的元素，我只要在我呼叫next()的時候產生一個返回給我就好，那麼這樣一次性生成就會白白佔用了大量的記憶體。
生成器應運而生，當呼叫next()的時候，才會生成下一個變數。
生成器的寫法很簡單，用小括號，比如把一個列表生成式括起來：(i for i in range(10000)),這樣就初始化了一個生成器。
print([i for i in range(10)])
print(i for i in range(10))
上面的時列表，下面的就是一個生成器了，區別就是[]和()。
執行結果：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
<generator object <genexpr> at 0x033383A8>
[Finished in 0.1s]
yield關鍵字
此外，函式也可以成為生成器，祕密就是yield關鍵字，比如：
def gen():
a = 0
while a < 100:
yield a
a += 1
test = gen()
print(next(test))
print(next(test))
print(next(test))
print(next(test))
執行結果：
0
1
2
3
[Finished in 0.1s]
yield關鍵字，可以這樣理解：當函式執行到這一行的時候，程式會從這裡暫停，yield相當於return會返回，
當下次迭代時候，則會從yield的下一行程式碼開始執行。
所以，我呼叫了4次print，可以從0開始依次輸出。
從我工作中的使用場景出發的話，我在做一些自動化測試的時候，有些變數引數是不可以重複的，用迭代器來定義變數的生成規則，每次
呼叫都會產生一個新的，就不會重複了。