Python 生成器\迭代器

一、什么是生成器?

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator

生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为，python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回值函数，每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。

生成器类似于返回值为数组的一个函数，这个函数可以接受参数，可以被调用，但是，不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组，生成器一次只能产生一个值，这样消耗的内存数量将大大减小，而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值，因此生成器看起来像是一个函数，但是表现得却像是迭代器.

在Python中要创建一个generator,有很多种方法:

1. 列表生成式的[]改为()

L = [i for i in range(10)]
print(L)
l = (i for i in range(10))
print(l)
>>>[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>><generator object <genexpr> at 0x000001CF31D95B48>
#用next打印生成器中的元素,当容器中没有元素时,next会抛出StopIteration的错误.
#因为generator也是可迭代对象,所以也可以用for进行遍历

2. 函数实现(斐波拉契数列)

斐波拉契数列: 1,1,2,3,5,8,13,21,…

#正常写法:
def fib(max_value):
    prev =0
    curr = 1
    while curr < max_value:
        print(curr)
        prev,curr = curr,curr+prev
 fib(10)
>>>1
>>>1
>>>2
>>>3
>>>5
>>>8

#生成器函数(将print改成yield)
def fib(max_value):
    prev =0
    curr = 1
    while curr < max_value:
        yield curr
        prev,curr = curr,curr+prev

print(list(fib(10)))
>>>[1, 1, 2, 3, 5, 8]

函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

def foo():
    print(111)
    yield 222
    print(333)
    yield 444
n = foo()
next(n)
next(n)
next(n)
>>>111
>>>333
>>>Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
#foo不是普通函数,而是generator,在执行过程中遇到yield就中断,下次又继续执行

二、迭代器

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator

直接作用于for循环的数据类型有以下几种:

1. 集合数据类型,如:list,tuple,dict,set,str等;
2. generator,包括生成器和带yield的generator function

这些可以直接作用于for循环的对象称为可迭代对象:Iterable(使用isinstance()判断一个对象是否为可迭代对象或者Iterator)

注:

• 可作用于for循环的对象都是Iterable类型;
• 可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,表示一个惰性计算的序列;
• 集合数据类型list,dict,str等是Iterable但不是Iterator,可以通过Iter()函数获得一个Iterator对象.

#任何实现了__iter__和__next__方法的对象都是迭代器
# python2中没有__next__(),而是next()
class Range:
    def __init__(self,start,end=None,step=1):
        if end is None:
            self.end = start
            self.start = 0
        else:
            self.start = start
            self.end = end
        self.step = step
    #iter  得到一个迭代器,返回自身
    def __iter__(self):
        return self
    # 返回迭代器下一个值
    def __next__(self):
        if self.start < self.end:
            current = self.start
            self.start += self.step

            return current
        else:
            # 如果容器里没有更多元素,抛出异常
            raise StopIteration
for i in Range(10):
    print(i)

#迭代器  实现斐波那契数列
class Fib:
    def __init__(self,max_value):
        self.prev = 0
        self.curr = 1
        self.max_value = max_value
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.curr <= self.max_value:
            res = self.curr
            self.prev,self.curr = self.curr,self.prev+self.curr
            return res
        else:
            raise StopIteration
for i in Fib(10):
    print(i)