声明：在人工智能技术教学期间，不少学生向我提一些python相关的问题，所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术，我让助理负责分享这套python系列教程，希望能帮到大家！由于这套python教程不是由我所写，所以不如我的AI技术教学风趣幽默，学起来比较枯燥；但它的知识点还是讲到位的了，也值得阅读！想要学习AI技术的同学可以点击跳转到我的教学网站。PS：看不懂本篇文章的同学请先看前面的文章，循序渐进每天学一点就不会觉得难了！
生成器是单迭代器对象，只支持一次迭代。如果你手动地使用多个迭代器来迭代结果流，它们将会指向相同的位置。
>>>G = （c * 4 for c in 'SPAM'） # Make a new generator
>>>I1 = iter（G） # Iterate manually
>>>next（I1）
'SSSS'
>>>next（I1）
'PPPP'
>>>I2 = iter（G） # Second iterator at same position!
>>>next（I2）
'AAAA'
此外，一旦任何迭代器运行到完成，所有的迭代器都将用尽。
>>>list（I1） # Collect the rest of I1's items
['MMMM']
>>>next（I2） # Other iterators exhausted too
StopIteration
>>>I3 = iter（G） # Ditto for new iterators
>>>next（I3）
StopIteration
>>>I3 = iter（c * 4 for c in 'SPAM'） # New generator to start over
>>>next（I3）
'SSSS'
对于生成器函数来说，也是如此，如下的基于语句的def等价形式只支持一个生成器并且在一次迭代之后用尽。
>>>def timesfour（S）:
... for c in S:
... yield c * 4
...
>>>G = timesfour（'spam'） # Generator functions work the same way
>>>iter（G） is G
True
>>>I1,I2 = iter（G）,iter（G）
>>>next（I1）
'ssss'
>>>next（I1）
'pppp'
>>>next（I2） # I2 at same position as I1
'aaaa'
这与某些内置类型的行为不同，它们支持多个迭代器并且在一个迭代器中反映它们的原处修改。
>>>L = [1,2,3,4]
>>>I1,I2 = iter（L）,iter（L）
>>>next（I1）
1
>>>next（I1）
2
>>>next（I2） # Lists support multiple iterators
1
>>>del L[2:] # Changes reflected in iterators
>>>next（I1）
StopIteration
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