大家都知道Python中的循环结构，那么我们分析下python中while和for循环的本质是如何实现的。

循环的本质：

看以下代码：

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

原来循环结构主要应用了迭代器功能，而迭代器的实现主要使用yield函数。

如何理解python当中的yield函数？若要理解python当中的yield函数，首先必须理解什么是生成器(generators)，在理解生成器之前必须先理解迭代器(iterators).1、迭代器：

当你创建一个列表list，可以一个元素一个元素逐个读他，这样的操作称为迭代 interation :

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

这里lst就称之为一个可迭代对象，当你使用列表推导时(list comprehension)，可以生成一个列表，列表推导的方法如下所示:

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

所有可以用for ... in ... 操作的对象称之为可迭代对象，例如字符，列表文件，集合等等。列表这类可迭代对象还比较方便，但缺点就是需要存储在内存中的对象非常多，在值非常多的时候如果都使用这种方式，就非常占用内存。

2、生成器

生成器也是迭代器的一种，是一种只能遍历一次的可迭代对象。生成器不需要在内存当中存储所有的值，他们是即时生成值，性能更快，关键是不像列表那样占用太多内存。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，其它都是一样的。

实际上他们先生成0，然后忘掉0，再生成1，丢弃1，一直往下，一个接一个进行处理。

3、Yield函数yield 函数有点像Return，区别在于这个函数返回的是迭代器.例如:

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

可以看出来，当你知道你的函数会返回数量非常大的元素供遍历时，并且只需读一次的时候，使用yield函数是非常合适的。

若要掌握yield函数，你必须理解当你调用这个函数时，函数内部的代码实际是没有执行的.这个函数只是返回一个生成器的对象，当实际遍历时(for ... in ... ) yield语句才会执行。

这里是比较有意思的地方:第一次使用for访问这个生产器对象的时候，
" print("创建生成器")

"这句话才被打印出来，并且打印在"test"之后，说明yield之前的函数体会在for第一次循环时被调用一次有且只有调用一次。但是，如果是这样情况结果就不同了:

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

可见如果在yield语句同级的代码块中的语句，其实外层for进行迭代时，每次都会执行。