Python 生成器
帶有 yield 的函數在 Python 中被稱之爲 generator（生成器），用斐波那契數列:
def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1
執行:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | >>> for n in fab(5): print n
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簡單地講，yield 的作用就是把一個函數變成一個 generator，帶有 yield 的函數不再是一個普通函數，Python 解釋器會將其視爲一個 generator，調用 fab(5) 不會執行 fab 函數，而是返回一個 iterable 對象！在 for 循環執行時，每次循環都會執行 fab 函數內部的代碼，執行到 yield b 時，fab 函數就返回一個迭代值，下次迭代時，代碼從 yield b 的下一條語句繼續執行，而函數的本地變量看起來和上次中斷執行前是完全一樣的，於是函數繼續執行，直到再次遇到 yield。看起來就好像一個函數在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次，每次中斷都會通過 yield 返回當前的迭代值。
也可以手動調用 fab(5) 的 next() 方法（因爲 fab(5) 是一個 generator 對象，該對象具有 next() 方法），這樣我們就可以更清楚地看到 fab 的執行流程：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | >>> f = fab(3)>>> f.next()1>>> f.next()1>>> f.next()2>>> f.next()Traceback (most recent call last): File "<pyshell#62>", line 1, in <module> f.next()StopIteration |
return作用
在一個生成器中，如果沒有return，則默認執行到函數完畢；如果遇到return,如果在執行過程中 return，則直接拋出 StopIteration 終止迭代。例如
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | >>> s = fab(5)>>> s.next()1>>> s.next()Traceback (most recent call last): File "<pyshell#66>", line 1, in <module> s.next()StopIteration |
Python 迭代器
可迭代的 Iterable:
很多數據類型是可以通過for循環進行循環打印，就是可迭代的，如：str, list, dict, tuple, set等。
迭代器 Iterator :
包過生成器和 帶 yield 的 generator funcation。
對於原生支持隨機訪問的數據結構（如tuple、list），迭代器和經典for循環的索引訪問相比並無優勢，反而丟失了索引值（可以使用內建函數enumerate()找回這個索引值）。但對於無法隨機訪問的數據結構（比如set）而言，迭代器是唯一的訪問元素的方式。
另外，迭代器的一大優點是不要求事先準備好整個迭代過程中所有的元素。迭代器僅僅在迭代到某個元素時才計算該元素，而在這之前或之後，元素可以不存在或者被銷燬。這個特點使得它特別適合用於遍歷一些巨大的或是無限的集合
迭代器有兩個基本的方法
next方法：返回迭代器的下一個元素
__iter__方法：返回迭代器對象本身
定義迭代器
下面一個例子——斐波那契數列
class Fabs(object): def __init__(self,max): self.max = max self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 #特別指出：第0項是0，第1項是第一個1.整個數列從1開始 def __iter__(self): return self def next(self): if self.n < self.max: r = self.b self.a, self.b = self.b, self.a + self.b self.n = self.n + 1 return r raise StopIteration() print Fabs(5) for key in Fabs(5): print key
結果
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參考：http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/3826911.html