迭代器与生成器

• 迭代器

只要对象实现了__iter__方法，就能够对对象进行进行迭代，__iter__返回一个迭代器(iterator)

a、迭代器是一个能够记住遍历的位置的对象

b、迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到全部的元素被访问完结束，迭代器只能往前不会后退

c、在调用 next 方法时，迭代器会返回它的下一个值，若是next方法被调用，但迭代器没有值返回，就会引起一个 StopIteration 异常

#字符串，列表或者元祖对象均可用于建立迭代器
list =[1,2,3,4]
it =  iter(list)  #建立迭代器对象
print (next(it))
print (next(it))
#输出
1
2


#迭代器对象能够使用常规 for 语句进行遍历
list = [1,2,3,4]
it = iter(list)   #建立迭代器对象
for x  in it:
    print (x)
#输出
1
2
3
4


#使用 next() 函数
import sys #引入 sys 模块
list = [1,2,3,4]
it = iter(list)   #建立迭代器对象

while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()
#输出
1
2
3
4

 

• 生成器

任何包含 yield 语句的函数称为 生成器，它不像 return 那样返回值，而是每次产生多个值。每次产生一个值(使用 yield 语句)，函数就会被冻结：即函数停在那点等待被从新唤醒。函数被从新唤醒后从中止的拿点开始执行。

a、在 Python 中使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)

b、跟普通函数不一样的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操做，更简单点理解生成器就是一个迭代器

c、在调用生成器原型的过程当中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所遇的运行信息，返回 yield 的值，并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行

import sys

def fibonacci(n):
    a,b,counter = 0,1,0

    while True:

        if (counter > n):
            return
        yield a

        a,b = b ,a+b
        counter += 1

f = fibonacci(10)  # f 是一个迭代器，由生成器返回生成

while True:
    try:
        print (next(f))
    except StopIteration:
        sys.exit()

#输出
0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

生成器的理解

a、生成器的函数和生成器的迭代器，生成器的函数是用 def 语句定义的，包含 yield 的部分，生成器的迭代器是这个函数返回的部分，按一种不是很准确的说法，两个实体常常被看成一个，合起来叫作生成器

b、当它被调用时，在函数体中的代码不会被执行，而会返回迭代器。每次请求一个值，就会执行生成器中的代码，直到遇到一个 yield 或者 return 语句。 yield语句意味着应该生成一个值。return 语句意味生成器要中止执行（再也不生成任何东西，return语句只有在一个生成器中使用时才能进行无参数调用）