Python迭代器与成器

迭代器核生成器算是Python一大特色，其核心是基于迭代器协议来的。

而平时我们经常使用的for in循环体，本质就是迭代器协议的一大应用。

同时Python内置的集合类型（字符，列表，元组，字典）都已经实现了迭代器协议，所以才能使用for in 语句进行迭代遍历。for in 循环体在遇到 StopIteration异常时，便终止迭代和遍历。

再说下可迭代，迭代器，生成器三个概念的联系和区别。

  1. 可迭代概念范围最大，生成器和迭代器肯定都可迭代，但可迭代不一定都是迭代器和生成器，比如上面说到的内置集合类数据类型，可以认为，在Python中，只要有集合特性的，都可以迭代。
  2. 迭代器，迭代器的特点是，均可以使用for in 和next逐一遍历。
  3. 生成器，生成器一定是迭代器，也一定可迭代。

至于Python中为何要引入迭代器和生成器，除了节省内存空间外，也可以显著提高代码运行速度。

迭代器

迭代是python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法 iter（）和 next（）。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器。

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>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
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>>> print (next(it))
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>>>

创建一个迭代器

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__()。

如果你已经了解了面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，python的构造函数为__init__()，他会在对象初始化的时候执行。

__iter__()方法返回一个特殊的迭代器对象，这个迭代器对象实现了__next__()方法并通过StopIteration异常标识迭代的完成。

__next__()方法会返回下一个迭代器的对象。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为1，逐步增加1：

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class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

StopIteration

StopIteration异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在__next__（）方法中我们可以设置在完成指定循环后触发StopIteration异常来结束迭代。

在20次后迭代停止执行：

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class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    if self.a <= 20:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
for x in myiter:
  print(x)

生成器

在Python中，使用了yield的函数被称为生成器。

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，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。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

以下实例使用yield实现斐波那契数列：

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import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    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), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()