《python-美藏篇》1.可迭代、迭代器与生成器

首先区分可迭代对象（Iterable）、迭代器(Iterator)

• 可迭代对象：包含__iter__方法的对象为可迭代对象，如List、Tuple、Dictionary
• 迭代器：包含__iter__、__next__方法

可迭代对象属于半成品 --> 而迭代器属于直接食用产品，生成器属于特殊的迭代器，生成器函数执行后会返回生成器

以上类型判断方法

from collections import Iterator,Iterable
from inspect import isgenerator , isgeneratorfunction 
print(isgenerator(g),isinstance(g ,Iterator))
print(isgenerator(it1) , isgenerator(iter(it1)),isinstance(it1,Iterator))

以下均在for 循环遍历中即是根据 iter 方法判断该对象是否是可迭代序列

1. 定义一个可迭代类：

class Iterat():
    def __init__(self):
        self.arr = [1,2,3]
        self.loc = 0
    def __iter__(self):
         for i in self.arr:
             yield i
for i in Iterat():
  print(i)
# 进行for循环遍历时，先执行iter方法迭代化，返回一个迭代器对象，迭代器对象含有next方法，接下来通过next遍历

上述定义中，可能出现的报错Error

1. 类class定义不含__iter__方法（不能识别为可迭代序列）
2. 类class中iter方法既没有使用 yield 也没有通过 `return self （简单说就是iter方法执行后没有返回迭代器对象）

2. 定义一个标准的迭代器：

2.1 类class生成法：

class Iterat():
    def __init__(self):
        self.arr = [1,2,3]
        self.loc = 0
    def __iter__(self):
        return self    # 返回自身，这里再新建也可，殊途同归
    def next(self):
    #  python 2.7 中写法: next 
        if self.loc < len(self.arr):
            ret = self.arr[self.loc]
            self.loc += 1
            return ret
        else:
            raise StopIteration
    def __next__(self):
    # python 3 以上写法
        if self.loc < len(self.arr):
            self.loc += 1
            return self.arr[self.loc]
        else:
            raise StopIteration

2.2 yield 生成器法:原理：如果函数中存在yield，该函数将被作为生成器，执行后自动生成一个迭代器，且无需管理StopIteration边界问题

for i in Iterat():执行找iter方法，执行返回了迭代器（编译器自动构造，self不是原有的类），此时class中的next方法不会被执行

class Iterat():
    def __init__(self):
        self.arr = [1,2,3]
    def __iter__(self):
        for i in self.arr:
          yield i  

生成器（Generator）是一种特殊的迭代器，是一种优化使用方式的直接使用产品（无需管理边界问题，负责吃就完事了）

生成器生成函数（GeneratorFunction）不是生成器，是一种工厂函数

gt = ( i for i in range(3))  # 生成器构造语法糖
# 下面例子是一个生成器构造函数，凡是函数有yield，会被作为生成器构造函数处理
def genGT(list):
  for item in list :
    yield item

最后做一个小实验比较下迭代器(流式读取)与普通读取的差异：（牺牲时间换空间，可以使用shell命令观察内存、cpu变化）

it = ( i for i in range(100000000))
count = 0 
s = time.time()
for i in it :
    count += i
print(time.time()-s)  # 31.8320000172 s 

list = [ i for i in range(100000000)]
count = 0 
s = time.time()
for i in list :
    count += i
print(time.time()-s)  # 27.4390001297 s