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一，迭代器

迭代器最大的好处是：储存生成数据的方式，较储存生成数据的结果占用较少的内存。

若一个对象是可迭代对象，此对象不一定可以进行迭代；若一个对象是迭代器，则此对象一定可以进行迭代。迭代对象也可以同时为迭代器。

1，可迭代对象

如何判断对象是否为可迭代对象呢？在python中万物皆对象，只要在对象内部实现__iter__方法，则对象是可迭代对象，即可以使用for循环。

代码中判断：

from collections import Iterableisinstance(对象名，Iterable)                # 返回布尔值进行判断

2，迭代器

如何判断对象是否为迭代器对象呢？在认定对象为可迭代对象（对应类中有__iter__方法）后，调用iter方法，对象自动调用__iter__中return,return的返回值应该为一个迭代器。迭代器中应有__iter__方法和__next__方法。调用next（对象）方法并触发对象中的__next__方法中的返回值。若迭代器出现报错 StopIteration时，for循环将自动结束迭代，并不报错。

代码中判断：from collections import Iteratorisinstance(对象名，Iterator)                  # 返回布尔值进行判断

3，总结

迭代一个对象的步骤为：

1）判断对象是否为可迭代对象（对象内部实现__iter__方法）。 2）调用iter方法并触发对象的__iter__方法的返回值（__iter__的返回值应该为一个迭代器）。 3）判断返回对象是否为一个迭代器（迭代器中应有__iter__方法和__next__方法。调用next（对象）方法并触发对象中的__next__方法中的返回值）。 4）判断迭代器如何结束（当迭代器 raise StopIteration时，for循环语句将自动处理，正常结束循环）。

4，为了更好的理解，附上代码

from collections import Iterable,Iteratorclass Classmate():    def __init__(self):        self.names = list()        self.current_num = 0            def add(self,name):        self.names.append(name)        def __iter__(self):        """只要在对象内部实现__iter__方法，        则对象是可迭代对象，即可以使用for循环"""        return self  # 可迭代对象可以返回自己作为迭代器，但是要保证实现了__iter__、__next__方法。        def __next__(self):        if self.current_num < len(self.names):            ret = self.names[self.current_num]            self.current_num += 1             return ret        else:            raise StopIteration # 当迭代器报错StopIteration时，for循环语句将自动处理，正常结束循环。            classmate = Classmate()classmate.add("老大")classmate.add("老二")classmate.add("老三")print("判断classmate是否是可以迭代对象：",isinstance(classmate,Iterable))# classmate_iterator = iter(classmate)print("判断classmate_iterator是否是迭代器：",isinstance(classmate_iterator,Iterator))print(next(classmate))for name in classmate:    print(name)

二，生成器

生成器的一大好处是：储存生成数据的方式。较return可返回结果时暂定程序，而后继续执行。

1，什么是生成器

生成器是一类特殊的迭代器， 它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了，使用更加方便，它依然可以使用next函数和for循环取值，而当调用next函数并触发__next__返回值无参数时，将会自动报错StopIteration （迭代器无此功能） 。

2，创建生成器的方法

1）将列表推导式的[] 换成（）

nums = (x*2 for x in range(10))　　　　   next(nums)    /   for i in nums:

2) 函数创建生成器

只要在def中有yield关键字的 就称为 生成器。在函数中只要有yield,那个这就不是一个函数，而是一个生成器模板，在调用函数时就是在创建一个生成器对象。

3，yield生成器在代码中如何执行

当代码执行到yield语句时，将暂停程序，并返回数据，依然可以使用next函数和for循环取值。

当调用next函数并触发__next__返回值无参数时，将自动报错StopIteration。多个生成器对象先后执行，相互无影响。 为便于理解，附上实现 “斐波那契”生成器实例：

def create_num(all_num):    a,b = 0,1    current_num = 0    while current_num < all_num:        yield a  # 如果一个函数中有yield语句，那么这个就不在是函数，而是一个生成器的模板。        a,b = b,a+b        current_num += 1 # 如果在调用create_num的时候，发现这个函数中有yield那么此时，不是调用函数，而是创建一个生成器对象。obj = create_num(10)obj2 = create_num(10)# ret = next(obj)# print("obj:",ret)# ret = next(obj2)# print("obj2:",ret)for index in obj:    print(index)for index in obj2:    print(index)

3，return 在 yield生成器中的作用

当yield生成器报错时，（Exception的错误原因.value）将返回return数据，如下所示：

def create_num(all_num):    a,b = 0,1    current_num = 0    while current_num < all_num:        # print(a)        yield a # 如果一个函数中有yield语句，那么这个就不在是函数，而是一个生成器的模板。        a,b = b,a+b        current_num += 1     return "OK..."obj = create_num(5)while True :     try:        ret = next(obj)        print(ret)    except Exception as e:        print(e,e.value)        break#---output--------------01123OK... OK...

4，send

因为send在应用于功能上于next相接近，在这里我们将send与next进行比较。

1）在传参上的区别：

next只能接受yield传过来的参数。

send能接受yield传过来的参数，同时将send的参数传给yield处。 注意：send不能接收第一次的数据，因为程序从第一行执行，send的参数无处可传。但可以使用生成器名.send(None).

2）在调用上的区别：

next(生成器名)

生成器名.send（None）

3）通过实例：

#生成器的send用法 generator.send(value)def test():    i = 1    while i < 5:        temp = yield i**2        print("temp value is : %s "%temp)        i += 1t = test()#第一次运行只能使用next或者send(None)# print(t.__next__())print(next(t)) #send的作用相当于使生成器继续运行，并且传递的参数为yield的返回值(程序中即temp的值)print(t.send("Hello World"))print(next(t))    #相当于send(None) 此时temp = None#---output--------------1temp value is : Hello World 4temp value is : None 9

三，协程

1，yield

在yield生成器中，利用next（）方法，实现协程的多任务。遇到延时将等待延时，不切换任务。

import time def task_1():    while True:        print("-----1-----")        time.sleep(1)        yield        def task_2():    while True:        print("-----2-----")        time.sleep(1)        yielddef main():    t1 = task_1()    t2 = task_2()    # 先让t1运行一会儿，当t1中遇到yield的时候，再返回到next(t1)处，然后再执行t2,    # 当他遇到yield的时候，再次切换到t1中。这样t1、t2、t1...的交替运行，最终实现了多任务。。协程    while True:        next(t1)        next(t2)if __name__ == "__main__":    main()

2，greenlet

greenlet 是对于yield的一个简单的封装，将yield利用next控制线程执行替换成了自动执行（像穿针引线）。遇到延时将等待延时，不切换任务。

实现原理与yield近乎一样，只是更加方便了。

import time import greenlet# 任务1def work1():    for i in range(5):        print("work1...")        time.sleep(1)        # 切换到协程2里面执行对应的任务        g2.switch()# 任务2        def work2():    for i in range(5):        print("work2...")        time.sleep(1)        # 切换到第一个协程执行对应的任务        g1.switch()if __name__ == "__main__":    # 创建协程制定对应的任务    g1 = greenlet.greenlet(work1)    g2 = greenlet.greenlet(work2)    g1.switch()

3，gevent

• gevent 是对于greenlet的内部封装，而遇到延时就切换到下一个任务继续执行。
• gevent只识别自己的框架延时，为了让gevent框架识别其他延时操作则需要转换。
• gevent在线程延时的时候才会自动执行，可使用join阻塞使gevent执行程序。

为方便理解，实现两示例代码如下：

示例1：

import geventimport timefrom gevent import monkey# 打补丁，让gevent框架识别耗时操作，比如：time.sleep，网络请求延时monkey.patch_all()# 任务1def work1(num):    for i in range(num):        print("work1....")        time.sleep(1)        # gevent.sleep(0.2)# 任务2def work2(num):    for i in range(num):        print("work2....")        time.sleep(1)        # gevent.sleep(0.2)def main():    gevent.joinall([        gevent.spawn(work1, 5),        gevent.spawn(work2, 5)    ])    print('end')    # 创建协程指定对应的任务    # g1 = gevent.spawn(work1, 6)    # g2 = gevent.spawn(work2, 6)    # while True:    #     # print("主线程中执行")    #     time.sleep(1)'if __name__ == '__main__':    main()

示例2：

import urllib.requestimport geventfrom gevent import monkeyimport reurl_list = list()monkey.patch_all()# def get_url():#　　 files = open('cat_url.txt','r').read()#　　 list1 = re.findall(r'http://img0.*?\.jpg',files,re.S)# 　　 if list1:#　　　　 print(list1,len(list1))#　　 else:# 　　　　 print('no match')# 　　 return list1lists = ('http://img06.tooopen.com/images/20180916/tooopen_sl_21540854823136.jpg','http://img06.tooopen.com/images/20180911/tooopen_sl_145217521750944.jpg',　　'http://img08.tooopen.com/20181010/tooopen_sl_20520752729360.jpg')def downloader(img_name, img_url):　　req = urllib.request.urlopen(img_url)　　img_content = req.read()　　with open('./test_cat/'+img_name, "wb") as f:　　　　f.write(img_content)def main():　　for index in range(len(lists)):　　　　url_list.append(gevent.spawn(downloader,'cat'+str(index)+'.jpg',lists[index]))　　gevent.joinall(url_list)if __name__ == '__main__':　　main()

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