迭代器与生成器
1.迭代器
迭代器是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。
迭代器是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以用于创建迭代器。
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 1
print (next(it)) # 2
1
2
3
4
迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
for x in it:
print (x, end=" ")
1
2
3
4
输出结果：
1 2 3 4
1
也可以使用next()函数：
import sys # 引入 sys 模块
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
while True:
try:
print (next(it))
except StopIteration:
sys.exit()
1
2
3
4
5
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8
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10
输出结果：
1
2
3
4
1
2
3
4
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__() 。
了解面向对象编程，就知道类有一个构造函数，Python构造函数为__init__(),它会在对象初始化的时候执行。
__iter__()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对象。
创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：
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))
1
2
3
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15
16
输出结果如下：
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
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次数后触发StopIteration异常结束迭代。
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
if self.x < 20:
x = self.a
self.a += 1
return x
else:
raise StopIteration
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
for x in myiter:
print(x)
1
2
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输出结果如下：
1
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6
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19
20
2.生成器
在Python 中，使用了yield 的函数被称为生成器（generator）
跟普通函数不同的是，生成器是返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，简单点理解就是一个迭代器。
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：
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()
1
2
3
4
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6
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8
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10
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12
13
14
15
16
17
输出结果如下：
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
1
yield 作用 把一个函数变成一个generator
起到一个延迟的作用，在需要的时候产生结果，节省我们的资源
声明一个序列不同的生成器，在不使用的情况下，是不占用内存
def getNum(n):
i = 0
while i <= n:
# print(i,end=" ")
# return i
temp = yield i
print(temp)
i += 1
a = getNum(5)
print(a)
print(next(a)) # 0
print(a.send("我在学yield")) # 我在学yield # 1
print(next(a)) # 2
1
2
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13
链接：内容示例均来自于菜鸟教程和b站up主。
