在背景 for 语句对容器对象挪用 iter()函数，iter()是 python 的内置函数。iter()会返回一个定义了 next()要领的迭代器对象，它在容器中逐一接见容器内元素，next() 也是 python 的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个 StopIteration 非常。（引荐进修：Python视频教程）
# 随意定义一个list listArray=[1,2,3] # 运用iter()函数 iterName=iter(listArray) print(iterName)
生成器（Generator）是建立迭代器的简朴而壮大的东西。它们写起来就像是正规的函数，只是在须要返回数据的时刻运用 yield 语句。每次 next()被挪用时，生成器会返回它离开的位置（它影象语句末了一次实行的位置和一切的数据值）
# 菲波那切数列
def Fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return '亲！没有数据了...'
# 挪用要领，生成出10个数来
f=Fib(10)
# 运用一个轮回捕捉末了return 返回的值，保留在非常StopIteration的value中
while True:
try:
x=next(f)
print("f:",x)
except StopIteration as e:
print("生成器末了的返回值是：",e.value)
break
区分：
生成器能做到迭代器能做的一切事,而且由于自动建立了 iter()和 next()要领,生成器显得迥殊简约,而且生成器也是高效的，运用生成器表达式庖代列表剖析能够同时节约内存。除了建立和保留顺序状况的自动要领,当发生器闭幕时,还会自动抛出 StopIteration 非常。
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