Python之迭代器与生成器

迭代器、迭代对象、生成器关系：

 

容器（container）

容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中（也有一些特例，并不是所有的元素都放在内存，比如迭代器和生成器对象）在Python中，常见的容器对象有：

• list, deque, ….
• set, frozensets, ….
• dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ….
• tuple, namedtuple, …
• str

从技术角度来说，当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时，那么这个对象就可以认为是一个容器，比如列表、集合、元组都是容器对象。

一般容器都是可迭代对象，但并非所有容器都可迭代。

可迭代对象(iterable)

实现了__iter()__方法并调用该方法能返回迭代器的对象，称为可迭代对象。

迭代器(iterator)

迭代器协议是：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代的下一项，要么就引起一个 StopIteration异常，以终止迭代(只能往后走 不能往前推)。

协议是一种约定，可迭代对象 实现了迭代器协议，python的内部工具(如for循环， sum ， min max函数)使用迭代器协议访问对象

实现了__next__()方法并调用__next()__方法的时候返回容器中的下一个值的对象，可称为迭代器，__next__()返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常。

class Fib:
    def __init__(self):
        self.prev = 0
        self.curr = 1
 
    def __iter__(self):
        return self
 
    def __next__(self):
        value = self.curr
        self.curr += self.prev
        self.prev = value
        if value > 500:
        　　raise(StopIteration) #引起一个 StopIteration异常
        return value
 
>>> f = Fib()
>>>for i in f:
      if i<20:
          print(i)

#---------------

1
1
2
3
5
8
13
21

Fib是可迭代对象（实现了__iter()__方法），也是迭代器（实现了__next()__方法）。

生成器(generator)

 生成器是一种特殊的迭代器（可调用__next__()方法），生成器通过yiled返回数值，用生成器来实现斐波那契数列的例子是：

def fib():
    prev, curr = 0, 1
    while True:
        yield curr
        prev, curr = curr, curr + prev

f = fib() #生成生成器f

for i in f:
    print(i)
    if i>20:
        break
#---------------
1
1
2
3
5
8
13
21

生成器表达式(generator expression)

生成器表达式是列表推倒式的生成器版本，看起来像列表推导式，但是它返回的是一个生成器对象而不是列表对象。

a = (x**2 for x in range(6))
print(a)
#<generator object <genexpr> at 0x0000000002E3B200>
sum(a)
#55

l=[x**2 for x in range(6)]
print(l)
#[0, 1, 4, 9, 16, 25]

• 容器是一系列元素的集合，str、list、set、dict、file、sockets对象都可以看作是容器，容器都可以被迭代（用在for，while等语句中），因此他们被称为可迭代对象。
• 可迭代对象实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象。
• 迭代器持有一个内部状态的字段，用于记录下次迭代返回值，它实现了__next__和__iter__方法，迭代器不会一次性把所有元素加载到内存，而是需要的时候才生成返回结果。
• 生成器是一种特殊的迭代器，它的返回值不是通过return而是用yield。