python之迭代器和生成器
迭代器迭代器是访问集合元素的一种方式。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，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件
特点：
[*] 访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容
[*] 不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问
[*] 访问到一半时不能往回退
[*] 便于循环比较大的数据集合，节省内存
生成一个迭代器：
>>> a = iter()
>>> a
<list_iterator object at 0x101402630>
>>> a.__next__()
1
>>> a.__next__()
2
>>> a.__next__()
3
>>> a.__next__()
4
>>> a.__next__()
5
>>> a.__next__()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
生成器generator
定义：一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator），如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器
代码：
def cash_out(amount):
while amount > 0:
amount -= 100
yield 100
print("取钱")
ATM = cash_out(500)
print(type(ATM))
print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())# 到这时钱就取没了,再取就报错了
print("取到钱 %s 万" % ATM.__next__())
作用：这个yield的主要效果就是可以使函数中断，并保存中断状态，中断后，代码可以继续往下执行，过一段时间还可以再重新调用这个函数，从上次yield的下一句开始执行。另外，还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果。
使用yield实现单线程中的异步并发效果：
import time
def consumer(name):
print("%s 准备吃包子啦!" % name)
while True:
baozi = yield
print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" % (baozi, name))
def producer(name):
c = consumer('A')
c2 = consumer('B')
c.__next__()
c2.__next__()
print("开始准备做包子啦!")
for i in range(10):
time.sleep(1)
print("做了2个包子!")
c.send(i)
c2.send(i)
producer("zhangshan")
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