Python迭代器和生成器

Python迭代器

1、可迭代對象和迭代器

• 可迭代對象：

　　實現了能返回迭代器的 iter 方法或者實現了 getitem 方法而且其參數是從零開始的索引的對象均為可迭代對象

• 迭代器：

　　迭代器是這樣的對象：實現了無參數的 next 方法，返回下一個元素，如果沒有元素了，那么拋出 StopIteration 異常；並且實現iter 方法，返回迭代器本身。

　　字符串，列表或元組對象都可用於創建迭代器

• 兩者的關系：

　　1）可迭代對象包含迭代器。
　　2）如果一個對象擁有__iter__方法，其是可迭代對象；如果一個對象擁有next方法，其是迭代器。
　　3）定義可迭代對象，必須實現__iter__方法；定義迭代器，必須實現__iter__和next方法。　　

                           

 

2、代碼示例（使用列表來創建迭代器）

（1）使用for循環遍歷元素

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 創建迭代器對象
for x in it:
    print (x, end=" ")

結果：

1 2 3 4 

（2）使用next遍歷元素

>>> list=[1,2,3,4]
>>> IT=iter(list)
>>> next(IT)
1
>>> next(IT)
2
>>> next(IT)
3
>>> next(IT)
4
>>> next(IT)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

3、創建迭代器

1）把一個類作為一個迭代器使用需要在類中實現兩個方法 __iter__() 與 __next__() 

2）迭代器對象支持通過next取值，如果取值結束則自動拋出StopIteration

3）for循環內部在循環時，先執行__iter__方法，獲取一個迭代器對象，然后不斷執行next取值，有異常StopIteration時終止循環

# 創建迭代器類型
class IT(object):
    def __init__(self):
        self.counter = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self.counter += 1
        if self.counter == 3:
            raise StopIteration
        return self.counter

# 根據類實例化來創建一個迭代器
obj1 = IT()
v1 = next(obj1)
print(v1)
v2 = next(obj1)
print(v2)
v3 = next(obj1) # 拋出異常
print(v3)

obj2=IT()
for i in obj2: # 首先會執行迭代器對象的__iter__方法回去返回值，一直去返回的執行next對象
    print(i)

 Python生成器

1、生成器是一種使用普通函數語法定義的迭代器
2、包含yield語句的函數都被稱為生成器
3、不使用return返回一個值，而是可以生成多個值，每次一個
4、每次使用yield生成一個值后，函數都將凍結，及再次停止執行
5、被重新喚醒后，函數將從停止的地方開始繼續執行

l3 = [x * x for x in [1,2,3,4,5]] #列表推導式
結果：[1,4,9,16,25]
l4 = (x * x for x in [1,2,3,4,5])
>>> l4
結果：<generator object <genexpr> at 0x0000021CD228C7C8>
#generator就是生成器

使用 yield 實現斐波那契數列：

import sys

def fibonacci(n): # 生成器函數 - 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 是一個迭代器，由生成器返回生成

while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except :
        sys.exit()