五分钟搞定迭代器生成器

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。

python中常见的容器对象

list、set、tuple、str

大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每一个元素，但是这并不是容器本身提供的能力，而是可迭代对象赋予了容器的这种能力

可迭代对象（iterable）

[可迭代对象的内部实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象]

>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = iter(x)
>>> z = iter(x)
>>> next(y)
1
>>> next(y)
2
>>> next(z)
1
>>> type(x)
<class 'list'>
>>> type(y)
<class 'list_iterator'>

迭代器是具有迭代类型，比如list_iterator，set_iterator

举例说明：

x = [1, 2, 3]
for elem in x:
    ...

真实的情况是：

反编译该段代码，你可以看到解释器显示地调用GET_ITER指令，相当于调用iter(x)，FOR_ITER指令就是调用next()方法，不断地获取迭代器中的下一个元素，但是你没法直接从指令中看出来，因为他被解释器优化过了。

迭代器（itertor）

迭代器是一个带状态的对象，任何实现了__iter__ 和 __next__（python2中实现了next()）方法的对象都是迭代器。__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多的元素，则抛出异常。

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
        return value
 
>>> f = Fib()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

Fib既是一个可迭代对象（实现了__iter__方法），又是一个迭代器实现了（__next__方法），实例变量prev和curr用户维护迭代器内部的状态，每一次调用next()方法的时候做两件事：

　　1、为下一次调用next()方法修改状态

　　2、为当前这次调用生成返回结果

我的终极实例，助你理解迭代器

class MyIter:
    def __init__(self, start=0, end=0):
        print('程序的init')
        self.start = start
        self.end = end
    def __iter__(self):
        print('我在这里制造了一个迭代器')
        return self # 这个地方如果不return self 那么c 就不具备可迭代的能力
    def __next__(self):
        print('这里调用 __next__方法', self.start)
        if self.start < self.end:
            i = self.start
            self.start += 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()
c = MyIter(0, 5) # 代码到这里只是创造了一个迭代器

for i in c:# 代码到这里 会调用__iter__和__next__ 具有迭代的能力
    print(i)
>>>>>>>>>程序的init
我在这里制造了一个迭代器
这里调用 __next__方法 0
0
这里调用 __next__方法 1
1
这里调用 __next__方法 2
2
这里调用 __next__方法 3
3
这里调用 __next__方法 4
4
这里调用 __next__方法 5

 

生成器（generator）

生成器是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器显得更加优雅，生成器不需要写__iter__和__next__方法，只需要一个yield关键字。

生成器一定是迭代器（反之不成立）

 

生成器表达式（generator expression）

生成器表达式是列表推导式的生成器版本

>>> a = (x*x for x in range(10))
>>> a
<generator object <genexpr> at 0x401f08>
>>> sum(a)
285

yield整理(生成器生成的是一个对象，大大节省了内存)：

1 如何去定义一个生成器：

mygenerator = (i for i in range(10))

2 yield是一个类似return的关键字：

　　*return的意义在于在程序中返回某一个值，代码块内部遇到return程序就不会执行下面的代码

　　*迭代器遇到yield时就会返回yield后面的值，下一次继续迭代时，从上一次迭代遇到的yield后面的代码（下一行）开始执行。也可以理解成：yield就是return一个值，并且记住这个返回值的位置，下一次迭代就从这个位置往后运行

　　*yield的函数不仅仅用于for循环，而且可以用于某一个函数的参数，只要这个函数的参数允许迭代参数

　　*send(msg)与next()的区别在于send可以传参给yield表达式，这时传递的参数会作为yield表达式的值，而yield的参数是返回给调用者的值，换句话说：send可以强行修改上一个yield表达式的值，比如函数有一个yield赋值 a = yield 5第一次迭代到这里会返回5，a并没有被赋值，第二次进行迭代时使用.send(10)，那么就是强行修改yield 5的表达式的值是10，本来是5，那么a=10

　　*send(msg)与next()都有返回值，它们的返回值是当当迭代器遇到yield时，yield表面表达的值，其实就是当前迭代中yield后面的参数

　　*第一次调用必须先next()或者send(None),否则会报错，send后之所以是None是因为这时候没有上一个yield数据，可以认为next()等于send(None)

def foo():
    print("starting...")
    while True:
        res = yield 4, "====="
        print("res:",res)
g = foo()
print(g, type(g))
print(next(g))
print("*"*20)
print(next(g))

输出结果：

starting...
(4, '=====')
********************
res: None
(4, '=====')

执行步骤：

1.程序开始执行以后，因为foo函数中有yield关键字，所以foo函数并不会真的执行，而是先得到一个生成器g(相当于一个对象)

2.直到调用next方法，foo函数正式开始执行，先执行foo函数中的print方法，然后进入while循环

3.程序遇到yield关键字，然后把yield想想成return,return了一个4之后，程序停止，并没有执行赋值给res操作，此时next(g)语句执行完成，所以输出的前两行（第一个是while上面的print的结果,第二个是return出的结果）是执行print(next(g))的结果，
4.程序执行print("*"*20)，输出20个*

5.又开始执行下面的print(next(g)),这个时候和上面那个差不多，不过不同的是，这个时候是从刚才那个next程序停止的地方开始执行的，也就是要执行res的赋值操作，这时候要注意，这个时候赋值操作的右边是没有值的（因为刚才那个是return出去了，并没有给赋值操作的左边传参数），所以这个时候res赋值是None,所以接着下面的输出就是res:None,

6.程序会继续在while里执行，又一次碰到yield,这个时候同样return 出4，然后程序停止，print函数输出的4就是这次return出的4.

========================================================================================

def foo():
    print("starting...")
    while True:
        res = yield 4
        print("res:",res)
g = foo()
print(next(g))
print("*"*20)
print(g.send(7))

输出结果：

starting...
4
********************
res: 7
4

先大致说一下send函数的概念：上面那个res的值为什么是None，这个变成了7，到底为什么，这是因为，send是发送一个参数给res的，因为上面讲到，return的时候，并没有把4赋值给res，下次执行的时候只好继续执行赋值操作，只好赋值为None了，而如果用send的话，开始执行的时候，先接着上一次（return 4之后）执行，先把7赋值给了res,然后执行next的作用，遇见下一回的yield，return出结果后结束。

1.程序开始执行以后，因为foo函数中有yield关键字，所以foo函数并不会真的执行，而是先得到一个生成器g(相当于一个对象)

2.直到调用next方法，foo函数正式开始执行，先执行foo函数中的print方法，然后进入while循环

3.程序遇到yield关键字，然后把yield想想成return,return了一个4之后，程序停止，并没有执行赋值给res操作，此时next(g)语句执行完成，所以输出的前两行（第一个是while上面的print的结果,第二个是return出的结果）是执行print(next(g))的结果，
4.程序执行print("*"*20)，输出20个*

5.程序执行g.send(7)，程序会从yield关键字那一行继续向下运行，send会把7这个值赋值给res变量

6.由于send方法中包含next()方法，所以程序会继续向下运行执行print方法，然后再次进入while循环

7.程序执行再次遇到yield关键字，yield会返回后面的值后，程序再次暂停，直到再次调用next方法或send方法。

此处转自：https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82142856

 

总结：

* 容器是一系列元素的集合，str、list、set、dict、file、sockets都可以看作是容器

  容器都是可以被迭代的

* 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字段用户记录下次迭代返回值它实现了 __iter__ 和 __next__方法，迭代器不会一次性把所有的元素加载到内存，而是需要的时候才返回结果

* 生成器是一种特殊的迭代器，返回值不是通过return，而是通过yeild