自从 PEP 255引入生成器以来，它就是Python中重要的一部分.
生成器允许你定义一个有迭代器行为的函数.
它允许程序猿更快，更简单并且以一个干净的方式创建一个迭代器.
那么什么是迭代器呢, 你或许会问?
iterator 迭代器是一个可以被迭代的（循环）对象. 它可以抽象为一个装着数据同时有着可迭代对象的行为的容器.或许你已经每天在使用一些可迭代的对象: 诸如字符串，列表，字典或其它名字的对象.
一个迭代器是一个实现了迭代器接口 Iterator Protocol的类. 这个接口为类提供了两个方法: __iter__ 和 __next__.
嗯~ 回到上一步. 你为什么想要创建一个迭代器呢?
节省内存空间
当实例化后，迭代器并不会计算它每一个项的值，他们只会等你访问这些项的时候采取计算。这也就是众所周知的惰性求值。
当你有一个非常大的数据集需要计算时，惰性求值是很有用处的。它允许你马上就能开始使用数据，尽管整个数据集还在计算中。
假设我们想要获得小于某个最大值的所有素数。
我们先定义一个函数，它可以检查一个数字是否为素数：
def check_prime(number):
for divisor in range(2, int(number ** 0.5) + 1):
if number % divisor == 0:
return False
return True
然后，我们定义一个迭代器类，包含__iter__ 和 __next__ 方法。
class Primes:
def __init__(self, max):
self.max = max
self.number = 1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.number += 1
if self.number >= self.max:
raise StopIteration
elif check_prime(self.number):
return self.number
else:
return self.__next__()
Primes 类通过给定一个最大值来实例化。如果下一个素数比最大值max还要大，迭代器就会抛出一个StopIteration异常来把迭代器停掉。
当我们请求迭代器中的下一个元素时，它会给number加1并检查这个数字是否为素数。如果不是，它会再次调用__next__直到number成为素数。一旦如此，迭代器就将这个数字返回。
通过使用迭代器，我们并不会在内存中创建一个包含很多素数的列表。相反，我们将会在每次请求下一个素数时才去生成它。
让我们来试一试：
primes = Primes(100000000000)
print(primes)
for x in primes:
print(x)
......
<__main__.Primes object at 0x1021834a8>
2
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5
7
11
...
对 Primes 对象的每一次迭代都调用了 __next__ 来生成下一个素数。
迭代器只可以被迭代一轮。如果你尝试再迭代primes一轮，它将不会返回任何值，表现得就像个空列表。
既然我们已经知道了什么是迭代器，以及怎么制作一个迭代器，我们接下来将继续来看看生成器。
生成器
回想下，生成器函数允许我们以一种更简单的方式来创建迭代器。
生成器给Python引入了yield声明。它用起来有点像return，因为它会返回一个值。
区别在于yield会保存函数的状态。在函数下一次被调用时，将会从其离开的地方继续执行，并且变量值也与它之前执行yield操作前相同。
如果把我们的Primes迭代器转换为生成器，它看起来会像这样：
def Primes(max):
number = 1
while number < max:
number += 1
if check_prime(number):
yield number
primes = Primes(100000000000)
print(primes)
for x in primes:
print(x)
......
<generator object Primes at 0x10214de08>
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11
...
现在真是太pythonic了！我们还能再给力点吗？
当然！我们可以使用 PEP 289中介绍的生成器表达式。
这相当于是生成器的列表推导式。它用起来与列表推导式相同，不过表达式由()包裹而不是[]。
下面的表达式可以代替我们上面的生成器函数：
primes = (i for i in range(2, 100000000000) if check_prime(i))
print(primes)
for x in primes:
print(x)
......
<generator object <genexpr> at 0x101868e08>
2
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5
7
11
...
这就是Python生成器的美妙之处。
总结...
- 生成器允许你以一种非常pythonic的方式来创建迭代器。
- 迭代器允许惰性求值，只有在请求下一个元素时迭代器对象才会去生成它。这对于非常大的数据集是很有用的。
- 迭代器和生成器都只能被迭代一轮。
- 生成器函数比迭代器更好。
- 生成器表达式比迭代器更好（只在简单情况下如此）。
你也可以来看看我的这篇文章 explanation ，看看我是怎样使用Python在Medium上找到有趣的人并关注他们的。
原 文：How — and why — you should use Python Generators
译 文：PythonCaff
作 者：Summer
