31.迭代器丶生成器

Python3 迭代器与生成器

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• 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
• 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
• 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退是不可逆的。
• 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
• 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

>>> a = range(0,10)
>>> a
range(0, 10)
>>> it = iter(a)      #创建迭代对象
>>> next(it)         ## 输出迭代器的下一个元素
0
>>> next(it)
1
>>> for var in it:    #迭代对象可以被for循环访问
...     print(var)
...
2
3
4
5
6
7
8
9

1，迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")

运行结果：

1 2 3 4

2，也可以使用 next() 函数：

def myfor(seq):
	obj = iter(seq) #obj 迭代器: 节约内存 抽象的
	while True:
		try:
			var = obj.__next__()
			print(var)
		except StopIteration:
			break
myfor('abc')

运行结果：

a
b
c　

内置迭代器：

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• 无限延伸

1. cycle：           #圈性延伸

• from itertools import cycle      # cycly 接收可迭代的对象进化成一个圈

from itertools import cycle
from time import sleep
a = [1,2,3]
rt = cycle(a)
for var in rt:
    sleep(0.5)
    print(var)

运行结果：

无限环形循环123　

　　2. count：    #线性延申的

• from itertools import count          #count(start,step) start起始数字 ，step为步长

from time import sleep
from itertools import count
rt = count(0, 2)
for var in rt:
	sleep(0.5)
	print(var)
	if var >= 10:
		break

运行结果：(步长为2无限延长)

0
2
4
6
8
10　　　

• 有限

1. islice            islice(iterable, stop)         islice(iterable, start, stop[, step])

from itertools import islice
a = [1,2,3,4,5]
rt = islice(a, 3)
for var in rt:
	print(var)

运行结果：

1
2
3

创建一个迭代器：

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• 把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。
• 如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 __init__(), 它会在对象初始化的时候执行。
• __iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
• __next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

• 创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

class MyNumber:
    def __init__(self,a):
        self.a = a
    def __iter__(self):
        self.a = a
        return self 
    def __next__(self):
        x = self.a
        self.a += 1
        return x
myclass = MyNumber(1)
print(next(myclass))
print(next(myclass))
print(next(myclass))

运行结果：

1
2
3

• 创建一个返回数字的迭代器，初始值为 0，逐步递增 2：           ###跟内置迭代器count相似

from time import sleep
class MyIter:
	def __init__(self,start,step=1):
		self.value = start
		self.step = step
		self.next = start
	def __iter__(self):
		return self
	def __next__(self):
		self.value = self.next
		self.next = self.value + self.step
		return self.value
rt = MyIter(0,2)
for var in rt:
	sleep(0.5)
	print(var)
	if var >= 10:
		break　　

运行结果：

0
2
4
6
8
10

• 斐波那契数列　　       ###前两个数字相加得出第三个数

#斐波那契数列
import os
class FBNQSL:
	def __init__(self,limit):
		self.limit = limit
		self.curr = 0
		self.next = 1
		self.value =  [self.curr,self.next]
	def __next__(self):
		value = self.curr + self.next
		if value >= self.limit:
			raise StopIteration('超出上限') #抛出异常
		self.curr = self.next
		self.next = value
		self.value.append(value)
		return self.value
	def __iter__(self):
		return self
rt = FBNQSL(100)
for var in rt:
	os.system('cls')
	print(var)　

运行结果：

[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]　　

生成器：

• 在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
• 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
• 在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
• 调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

import sys 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if counter >= n: 
            raise StopIteration('超出上限')
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
it = fibonacci(10) # it 是一个迭代器，由生成器返回生成
for var in it:
    print(var,end = ' ')

运行结果：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34

实例2：

from time import sleep
def pass_():
	phone = 18600000000
	while True:
		if phone < 18600000010:
			phone += 1
			yield phone #返回而不终止，暂停函数
		else:
			return #== 手动抛出了 StopIteration
#			raise StopIteration('超出定义的上限')
rt = pass_() #<generator object pass_ at 0x0000020ED3C3FE08>
for var in rt:
	sleep(0.5)
	print(var，end = ' ')　　

运行结果：

18600000001 18600000002 18600000003 18600000004 18600000005 18600000006 18600000007 18600000008 18600000009 18600000010