一、迭代器介绍迭代器之前先看如下例子:
collectionsc1 = collections.Counter()c1c1.elements()d1 = c1.elements()d1
输出结果:
Counter({'2': 5, 'g': 3, '4': 3, 'e': 2, '3': 2, 'a': 1, '1': 1, 'd': 1, 'f': 1, 'q': 1, 's': 1, 'w': 1}) 发现c1.elements()居然打印不出具体结果。只给了一段说明，即itertools.chain object at 0x02570F30,像这种情况下，说明c1.elements()是一个迭代器，迭代器的结果只能通过循环来取出这里可以用for循环来验证:
for n in c1.elements(): print n
输出结果:
a 1 e e d g g g f 3 3 q s 2 2 2 2 2 4 4 4 w
所以遇到迭代器功能的函数或者方法，一般取值用循环。进一步查看
c1.elements()class chain(__builtin__.object) | chain(*iterables) --> chain object | | Return a chain object whose .next() method returns elements from the | first iterable until it is exhausted, then elements from the next | iterable, until all of the iterables are exhausted. | | Methods defined here: | | __getattribute__(...) | x.__getattribute__('name') <==> x.name | | | x.__iter__() <==> iter(x) | | from_iterable(...) | chain.from_iterable(iterable) --> chain object | | Alternate chain() contructor taking a single iterable argument | that evaluates lazily. | | next(...) | x.next() -> the next value, or raise StopIteration | | ------------------------------------------------------ | Data and other attributes defined here: | | __new__ = | T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T 从help(c1.elements())发现有一个方法
__iter__(...) x.__iter__() <==> iter(x)
该方法是所有具有迭代功能函数必须具备的内置方法，换句话说有了这个内置方法是其他函数或者方法具有迭代功能的前提条件 二、生成器range不是生成器，xrange是生成器readlines不是生成器，xreadlines是生成器
print range（10）输出结果:[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]print xrange(10)输出结果:xrange(10)
生成器可以用程序连接数据库之间的连接池来进行理解:当程序来连接数据库的时候，操作完数据库就会断开连接，如果在程序和数据库之间设置一个连接池，该池子中已经有一些活跃的连接（一端跟数据库处于建立连接状态），等着程序来连接，那么只要程序要访问数据库就可以直接连接连接池即可。那么这也就是生成器的原理，生成器已经运行起来，只是没有在内存中产生数据，如果有访问需求，则会立马在内存中创建数据。所以上述列子中的xrange是生成器。接下来用for循环来取xrange（10）中是数据:
for n in xrange(10): print n输出结果: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
如果直接打印xrange(10),输出结果就是上述所示的：xrange(10)