Python的迭代器和生成器

先说迭代器，对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常，通知for语句循环结束。好比：

>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<str_iterator object at 0x7f71fefe9d68>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

上面说的都是python自带的容器对象，它们都实现了相应的迭代器方法，那若是是自定义类须要遍历怎么办？方法很简单，对这个类AClass，实现一个__iter__(self)方法，使其返回一个带有__next__(self)方法的对象就能够了。若是你在AClass恰好也定义了__next__(self)方法（通常使用迭代器都会定义），那在__iter__里只要返回self就能够。废话少说，先上代码：

class Fib(object):
    def __init__(self, max):
        super(Fib, self).__init__()
        self.max = max

    def __iter__(self):
        self.a = 0
        self.b = 1
        return self

    def __next__(self):
        fib = self.a
        if fib > self.max:
            raise StopIteration
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return fib

def main():
    fib = Fib(100)
    for i in fib:
        print(i)

if __name__ == '__main__':
    main()

简单讲下代码会干什么，定义了一个Fib类，用于生成fibonacci序列。用for遍历时会逐个打印生成的fibonacci数，max是生成的fibonacci序列中数字大小的上限。

在类的实现中，定义了一个__iter__(self)方法，这个方法是在遍历时被iter()调用，返回一个迭代器。由于在遍历的时候，是直接调用的python内置函数iter()，由iter()经过调用__iter__(self)得到对象的迭代器。有了迭代器，就能够逐个遍历元素了。而逐个遍历的时候，也是使用内置的next(）函数经过调用对象的__next__(self)方法对迭代器对象进行遍历。因此要实现__iter__(self)和__next__(self)。并且由于实现了__next__(self)，因此在实现__iter__(self)的时候，直接返回self就能够。

为了更好理解，我再简单重复下上面说的那一段：在循环遍历自定义容器对象时,会使用python内置函数iter()调用遍历对象的__iter__(self)得到一个迭代器,以后再循环对这个迭代器使用next()调用迭代器对象的__next__(self)。__iter__只会被调用一次,而__next__会被调用 n 次。

下面说生成器。

生成器（Generator）是建立迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，只是在须要返回数据的时候使用yield语句。每次next()被调用时，生成器会返回它脱离的位置（它记忆语句最后一次执行的位置和全部的数据值）。如下示例演示了生成器能够很简单的建立出来:

>>> def reverse(data):
...     for index in range(len(data)-1, -1, -1):
...         yield data[index]
... 
>>> for char in reverse('hello'):
...     print(char)
... 
o
l
l
e
h

关于迭代器和生成器的区别，生成器能作到迭代器能作的全部事,并且由于自动建立了__iter__()和 next()方法,生成器显得特别简洁,并且生成器也是高效的。除了建立和保存程序状态的自动方法,当发生器终结时,还会自动抛出StopIteration异常。一个带有yield的函数就是一个 生成器,它和普通函数不一样,生成一个 generator 看起来像函数调用,但不会执行任何函数代码,直到对其调用next()(在 for 循环中会自动调用next())才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行,但每执行到一个yield语句就会中断,并返回一个迭代值,下次执行时从yield的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程当中被yield中断了数次,每次中断都会经过yield返回当前的迭代值（yield暂停一个函数，next()从其暂停处恢复其运行）。

另外对于生成器，python还提供了一个生成器表达式：相似与一个yield值的匿名函数。表达式自己看起来像列表推到, 但不是用方括号而是用圆括号包围起来：

>>> unique_characters = {'E', 'D', 'M', 'O', 'N', 'S', 'R', 'Y'}
>>> gen = (ord(c) for c in unique_characters)
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0x7f2be4668678>
>>> for i in gen:
...     print(i)
... 
69
79
83
77
82
78
89
68
>>>

若是须要，能够将生成器表达式传给tuple、list或是set来迭代全部的值而且返回元组、列表或是集合。在这种状况下，不须要一对额外的括号 ———— 直接将生成器表达式 ord(c) for c in unique_characters传给tuple()等函数就能够了, Python 会推断出它是一个生成器表达式。

最后，为何要使用生成器？由于效率。使用生成器表达式取代列表解析能够同时节省 cpu 和 内存(ram)。若是你构造一个列表的目的仅仅是传递给别的函数,(好比 传递给tuple()或者set()), 那就用生成器表达式替代吧!