在了解什么是迭代器和生成器之前，我们先来了解一下容器的概念。对于一切皆对象来说，容器就是对象的集合。例如列表、元祖、字典等等都是容器。对于容器，你可以很直观地想象成多个元素在一起的单元；而不同容器的区别，正是在于内部数据结构的实现方法。然后，你就可以针对不同场景，选择不同时间和空间复杂度的容器。

    所有的容器都是可迭代的。而迭代器就是可以用来遍历容器中元素的。迭代器（iterator）提供了一个 next 的方法。调用这个方法后，你要么得到这个容器的下一个对象，要么得到一个 StopIteration 的错误。你不需要像列表一样指定元素的索引，因为字典和集合这样的容器并没有索引一说。

    对于可迭代的对象，我们可以通过iter() 函数返回一个迭代器，然后在通过next()函数可以实现遍历。我们来看下面这段代码来理解一下。

s = set([1,2,3,4,5])
it = iter(s)
print(it.__next__())
print(it.__next__())
print(it.__next__())

它的输出为1，2，3， 就是一个一个的输出集合中的元素。

那什么是生成器呢？我们知道，在迭代器中，如果我们想要枚举它的元素，这些元素需要事先生成。这里，我们先来看下面这个简单的样例。

# 显示当前 python 程序占用的内存大小
def show_memory(temp):
    pid = os.getpid()
    p = psutil.Process(pid)
    info = p.memory_full_info()
    memory = info.uss / 1024. / 1024
    print('{} memory used: {} MB'.format(temp, memory))

def iterator():
    show_memory('initing iterator')
    list_1 = [i for i in range(10000)]
    show_memory('after iterator initiated')
    print(sum(list_1))
    show_memory('after sum called')

def generator():
    show_memory('initing generator')
    list_2 = (i for i in range(10000))
    show_memory('after generator initiated')
    print(sum(list_2))
    show_memory('after sum called')


iterator()
generator()

输出：
initing iterator memory used: 5.58984375 MB
after iterator initiated memory used: 6.0234375 MB
49995000
after sum called memory used: 6.0234375 MB
initing generator memory used: 6.0234375 MB
after generator initiated memory used: 6.0234375 MB
49995000
after sum called memory used: 6.0234375 MB

在 iterator()，通过 [i for i in range(10000)] 就可以生成一个包含一万个元素的列表。每个元素在生成后都会保存到内存中，你通过代码可以看到，它们占用了巨量的内存，内存不够的话就会出现 OOM 错误。不过，我们并不需要在内存中同时保存这么多东西，比如对元素求和，我们只需要知道每个元素在相加的那一刻是多少就行了，用完就可以扔掉了。于是，生成器的概念应运而生，在你调用 next() 函数的时候，才会生成下一个变量。生成器在 Python 的写法是用小括号括起来，(i for i in range(10000))，即初始化了一个生成器。这样一来，你可以清晰地看到，生成器并不会像迭代器一样占用大量内存，只有在被使用的时候才会调用。而且生成器在初始化的时候，并不需要运行一次生成操作，相比于 iterator ， generator()函数节省了一次生成一万个元素的过程。因此不需要占用大量内存。

      好的，了解了什么是生成器和迭代器之后，我们看下面这么一个例子：

给定一个 list 和一个指定数字，求这个数字在 list 中的位置。下面这段代码你应该不陌生，也就是常规做法，枚举每个元素和它的 index，判断后加入 result，最后返回。

def index(list1, target):
    result = []
    for i, num in enumerate(list1):
        if num == target:
            result.append(i)
    return result

print(index([2, 3, 6,7,9,0,2,6], 6))

输出:[2, 7]

　　 那么使用迭代器可以怎么做呢? 如下所示：

def index(list1, target):
    for i, num in enumerate(list1):
        if num == target:
            yield i

print(list(index([2, 3, 6,7,9,0,2,6], 6)))

输出:[2, 7]

上面index函数返回的是一个生成器对象,需要转换成list后再print输出。

      下面我们来总结一下：1.容器是可迭代对象，可迭代对象调用 iter() 函数，可以得到一个迭代器。迭代器可以通过 next() 函数来得到下一个元素，从而支持遍历。

      生成器是一种特殊的迭代器。使用生成器，你可以写出来更加清晰的代码；合理使用生成器，可以降低内存占用、提高程序速度。

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