[python]，python的迭代器与生成器原理

迭代器

在很多面向对象的编程语言中，都有迭代器的概念，这就是为了帮助我们对数据结构进行遍历的一个工具。

对于list这些容器，因为他是支持使用下标进行访问的，所以使用迭代器和不使用迭代器区别不是很大。但是对于一些树形结构，或者散列式的容器，我们很难使用下标进行传统的遍历，而遍历的方式又具有很多的重复性，所以就产生了迭代器

python中迭代器的方式

1. iter() ，获取一个容器的迭代器，迭代器只想第一个元素
2. next()，返回当前迭代器所指向的元素，并顺序指向下一个元素

迭代器是一个可以记住遍历位置的对象，他从开始位置向后进行单向遍历，直到所有的元素都被访问完毕。

vec = [1,2,3,4,5]
it = iter(vec)

print(next(it))

for e in it :
    print(e)

迭代器的创建

当一个类对象需要使用迭代器的时候，就需要在该类对象中实现两个方法__iter__()和__next__()方法

1. __iter__()，该方法需要返回一个迭代器对象，这个迭代器对象需要实现__next__()方法，并且有StopIteration 异常标识，标识迭代器的终止
2. __next__()，该方法需要返回迭代器的下一个对象

下面是一个简单的，从$1\to 5$的数字类，含有迭代器，每次迭代数值$+1$

class MyNumbers :
    def __iter__(self):
        self.a  = 1
        return  self

    def __next__(self):
        if self.a <= 5 :
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else :
            raise StopIteration

my_class = MyNumbers()
it = iter(my_class)

for x in it :
    print(x)

StopIteration

StopIteration 异常，他的存在就是为了标明迭代器的结束。

在上面的情况中，我们发现，当无限次的对一个迭代器进行next()调用，南无最后就会出现StopIteration 异常，合情合理，毕竟总不可能让他一直无休止的跑下去，得有一个终止条件

生成器

在python中，使用了yield的函数被称为生成器

首先，他是一个函数，只是在函数中有一个关键字yield，在每次调用该函数时，只要遇到了yield，就会返回指向的结果，并保存当前的运行信息。

当下次调用next()函数时，从当前位置继续顺序执行，yield的下一行位置。

import sys

def fibonacci(n) :
    a,b,cnt = 0,1,0
    while True:
        if cnt > n :
            return
        yield a
        a,b = b,a+b
        cnt += 1

f = fibonacci(10)

while True:
    try:
        print(next(f),end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()