大家都知道Python中的循環結構，那么我們分析下python中while和for循環的本質是如何實現的。

循環的本質：

看以下代碼：

lst = [10， 20， 30]
# for i in lst:　　　這個i的指向其實指向了　iter(lst)這個迭代器的__next__
my_iterator = iter(lst)
while True:
 try:
 i = next(my_iterator)
 except StopIteration:
 break
 else:
 print(i)

原來循環結構主要應用了迭代器功能，而迭代器的實現主要使用yield函數。

如何理解python當中的yield函數？若要理解python當中的yield函數，首先必須理解什么是生成器(generators)，在理解生成器之前必須先理解迭代器(iterators).1、迭代器：

當你創建一個列表list，可以一個元素一個元素逐個讀他，這樣的操作稱為迭代 interation :

lst = [10， 20， 30]
for i in lst:
 print(i)
10
20
30

這里lst就稱之為一個可迭代對象，當你使用列表推導時(list comprehension)，可以生成一個列表，列表推導的方法如下所示:

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist:... 
print(i)
0
1
4

所有可以用for ... in ... 操作的對象稱之為可迭代對象，例如字符，列表文件，集合等等。列表這類可迭代對象還比較方便，但缺點就是需要存儲在內存中的對象非常多，在值非常多的時候如果都使用這種方式，就非常占用內存。

2、生成器

生成器也是迭代器的一種，是一種只能遍歷一次的可迭代對象。生成器不需要在內存當中存儲所有的值，他們是即時生成值，性能更快，關鍵是不像列表那樣占用太多內存。例如:

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
... print(i)
0
1
4

可以看到，除了使用[]替代()之外，其它都是一樣的。

實際上他們先生成0，然后忘掉0，再生成1，丟棄1，一直往下，一個接一個進行處理。

3、Yield函數yield 函數有點像Return，區別在于這個函數返回的是迭代器.例如:

def creGenerator():
 mylist = range(3)
 print("創建生成器")
 for i in mylist:
 yield i*i
mygenerator = creGenerator()
for i in mygenerator:
 print(i)

可以看出來，當你知道你的函數會返回數量非常大的元素供遍歷時，并且只需讀一次的時候，使用yield函數是非常合適的。

若要掌握yield函數，你必須理解當你調用這個函數時，函數內部的代碼實際是沒有執行的.這個函數只是返回一個生成器的對象，當實際遍歷時(for ... in ... ) yield語句才會執行。

這里是比較有意思的地方:第一次使用for訪問這個生產器對象的時候，
" print("創建生成器")

"這句話才被打印出來，并且打印在"test"之后，說明yield之前的函數體會在for第一次循環時被調用一次有且只有調用一次。但是，如果是這樣情況結果就不同了:

def createGenerator():
 mylist = range(3)
 print("創建生成器")
 for i in mylist:
 print 'test3'
 yield i*i
 print('test2')
mygenerator = createGenerator()
print('test')
for i in mygenerator:
 print(i)

可見如果在yield語句同級的代碼塊中的語句，其實外層for進行迭代時，每次都會執行。