问题是在Python中进行循环的时候产生的，熟悉Python的都知道，它没有类似其它语言中的for循环, 只能通过for in的方式进行循环遍历。最典型的应用就是通过range函数产生一个列表，然后用for in进行操作，如下:
代码如下:
#!/usr/bin/env python
for i in range(10):
print i
代码的意义很好理解，range会产生一个列表，用for in最这个列表进行遍历，就有和类似for(i = 0;i
代码如下:
测试代码 占用内存
range(100) 2.0MB
range(10000) 2.2MB
range(100000) 3.8MB
range(1000000) 19.5MB
range(10000000) 168.5MB
range(100000000) 1465.8MB
为了解决上述问题，python提供了另外一个函数xrange，这个函数和range非常相似，但是占用内存比range会小很多，相关的说明可以查看这里，经过测试，用xrange产生的对象，不管参数是多少，占用内存几乎都没有变化。问题又来了，xrange内部是如何实现的，为什么和range性能相差这么大？为了验证我的猜想，先尝试用python实现类似xrange的函数zrange:
代码如下:
#!/usr/bin/env python
class zrange(object):
def __init__(self,stop):
self.__pointer=0
self.stop=stop
def __iter__(self):
return self
def next(self): #python3.0中，改用__next__
if self.__pointer >= self.stop:
raise StopIteration
else:
self.__pointer = self.__pointer + 1
return self.__pointer-1
test = zrange(10000000)
for i in test:
print i
前面说到，range产生的是一个列表，而无论是自定义的zrange还是系统内置的xrange产生的都是一个对象，像xrange或者zrange产生的对象，就叫做可迭代对象, 它给外部提供了一种遍历其内部元素，而不用关心其内部实现的方法。上面zrange的实现中, 最关键的实现是建立了一个内部指针__pointer, 它记录当前的访问的位置, 下次的访问就可以通过指针的状态进行相应的操作。
Python或者其它语言中，还有很多类似通过迭代的方式访问对象内容的，如读取一个文件中的内容:
代码如下:
#!/usr/bin/env python
f = open('zrange.py','r')
while True:
line = f.readline()
if not line:
break
print line.strip()
f.close()
可以说，迭代器的实现中，其内部指针是节省资源，让迭代正常运行的关键。
