python中的生成器和迭代器

前言：

我們來了解一下什么是python中生成器。了解一下python生成器是什么，以及生成器在python編程之中能起到什么樣的作用。

定義：

生成器和迭代器

通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那后面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出后續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

要創建一個generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就創建了一個generator：

>>> L = [x * x for x in range(10)]

>>> L

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

>>> g = (x * x for x in range(10))

>>> g

<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

在上面的例子中：(x * x for x in range(10))是生成器，g是迭代器。

因為生成器是能夠返回一個迭代器的函數，其最大的作用是將輸入對象返回為一個迭代器

生成器是個函數！迭代器是個對象！在python3.5中，range(5)是一個生成器，返回的結果是一個對象，即<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>就是一個迭代器

我們創建了一個generator后，通過for循環來迭代它，並且不需要關心StopIteration的錯誤。

g = (x * x for x in range(10))
for i in g:
    print(i)

運行結果：

0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

 

或者我們可以通過__next__()從生成器中取值

g = (x * x for x in range(10))
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())

運行結果：

0
1
4
9

 

generator非常強大。如果推算的算法比較復雜，用類似列表生成式的for循環無法實現的時候，還可以用函數來實現。

創建迭代器

A、使用內建的工廠函數iter(iterable)可以將可迭代序列轉換為迭代器

a=[1,2,3,4]
b=(1,2,3)
str='Tomwenxing'
print(iter(a))
print(iter(b))
print(iter(str))