python迭代器与生成器

    Iterator（迭代器）可以让我们完成对其的循环遍历。与普通list相比它一次只返回一个数据，占用更少的内存，下一次执行又从上次的结果继续往后执行，可以通过next()方法逐个获取值，list则列出所有项，它通过index获取值。

先介绍生成迭代器个一个内置方法iter，它可以将一个list或者字符串等转换为一个Iterator，如下：

 

 

iter将a，b转换为了迭代器，通过next来获取其元素，每次仅获取一个，注意，迭代器在溢出后会报StopIteration的错误，我们可以将其捕获，或者用for循环，for循环是对这个错误做了处理的，但有时候你会需要观察中间过程。

 

 

 

 

迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口，只要定义了__iter__()方法对象，就可以使用迭代器访问，这意味着，我们可以迭代我们自己定义的对象，下面写一个简单的实现说明。

 

 

 

上面我们通过next来逐个访问元素，那么我们也可以在实现了__iter__的类中自己定义next来完成迭代，所以上面的代码还可以这么写。

 

 

一般都会把生成器与迭代器放在一起说，因为我们可以使用生成器来生成一个可迭代的对象，这就需要神奇的yield了，yield会将值返回，但在下次执行时（next）会继续按照上次停止的地方继续往下执行，如果需要的话我们可以使用list（iterator）将其转化为list或者tuple等类型。

 

 

我们可以用生成器将上面的遍历类对象的实现再次改造一下，

 

 

你可以在生成器中定义自己想要的实现，只要将其在__iter__中返回就可以完成对其的迭代，这样我们就可以有针对性的进行设计了。

         生成器还有专有的生成器表达式，格式和List comprehensions类似，比如这样一个表达式：

 

 

只要我们将列表解析表达式的[]换为（）就可以了，解释器会自动识别为生成器表达式，例如：

 

 

b返回的是一个生成器，可以调用next来执行他。

生成器还有两个重要的方法就是send（）和close（），send可以执行生成器，并为yield赋值，若是赋空值则认为和next一样，但是需要注意，在没有执行到yield的时候不可以执行send（args），因为没有地方让他赋值，而close是用来关闭生成器的，生成器被关闭不运行执行next或send，例子如下：