迭代器和生成器

迭代器和和生成器都是容器对象。它们之间的关系是，生成器是一种特殊的迭代器。所以，先从迭代器入手。

迭代器：

 

python中，只要是实现了迭代协议的容器对象，都是迭代器。python的迭代器协议，基于两个方法：

 

·next() 返回下一个

 

·__iter__() 返回迭代器本身

 

 

 

如下就是一个迭代器：

python中的序列遍历完的时候抛出的StopIteration异常。而迭代器，迭代完成时也是抛出这个异常，这样迭代器和与循环式兼容的。都是捕捉到StopIteration异常来停止循环。

 

生成迭代器对象的两种方法：

1、使用iter()内置方法，使用该方法，可以将一个对象变为迭代器对象。

2、在类中定义迭代器的两个方法，满足迭代器协议。则，该类的对象就是迭代器对象。

class MyIteration(object):
    """docstring for MyIteration"""
    def __init__(self, setp):
        self.step = step

    def next(self):

        if self.step == 0 :
            raise StopIteration
        self.step -= 1
        return self.step

    def __iter__(self):
        return self

生成器：

生成器是一个特殊的迭代器，所以，也是有迭代器的特性。具有next()和__iter__()方法。不过，next()返回的是，yield指令放回的值。__iter__()方法，返回的是一个生产器对象。

 

生成器的使用不是很常见，虽然可以大大的简化了代码，但是对于我们这种从C，Java这样语言入门学习的人，这样的特性让我们感觉在思考上很别扭。程序猿不习惯这样的思路，但是这的确是一个很好的特性。将来要多多使用它来重构我的代码。

 

生成序列和循环执行的函数时，最好使用生成器。

生成器的一个有别于迭代器的重要特性，就是提供了代码的交互式。使用的时send()方法:

生成器还有一只简单的生成方式：

与列表推导式极其相似，只是[]被换成了()。

 

总结：

迭代器和生成器是python的两个很独特的容器对象。凸显了python的一个思想：“代码足够简单，而不是数据”。python提倡的简洁代码形式，生成器和迭代器都可以简单的几行代码，而操作一个负载的数据结构。

算法和数据的结构的实现，也应此变得简单。有空的话，我将用python来写写一些算法的实现。