Python中的迭代器和生成器

一、迭代器

1、迭代

迭代是一种重复获取数据集合中元素的过程，一次只获取一个元素，直到遍历完所有元素，通过for···in···语句实现。

2、可迭代对象

只要定义了__iter__()方法，我们就说该对象是可迭代对象。

在python中，for循环可用于任何“可迭代对象”。换句话说，可使用for循环遍历元素的数据集合，都是可迭代对象 iterable，如列表/元组/字典/生成器等。

可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象。

from collections.abc import Iterable

print(isinstance(123,Iterable))        #False
print(isinstance("123",Iterable))      #True
print(isinstance([1,2,3],Iterable))    #True

3、迭代器

使用迭代器，每次只从对象中读取一条数据，不会造成内存的过大开销。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象，它实现了迭代协议，即拥有__iter__和__next__方法，以有序的方式访问集合中的元素。__iter__返回迭代器本身，而__next__返回集合的下一个元素。迭代器在没有更多元素时抛出StopIteration异常。任何类只要实现了__iter__和__next__方法，就满足了迭代器协议。

可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterator 对象。

from collections.abc import Iterator

print(isinstance(123,Iterator))         #False
print(isinstance(iter("123"),Iterator)) #True
print(isinstance([1,2,3],Iterator))     #True

使用内建的工厂函数iter(iterable)可以获取迭代器对象，使用next()方法访问下一个元素，python处理迭代器越界是抛出StopIteration异常。

next(n) == n._ next _() ，iter(n) == n._ iter _() 。

a=[1,2,3]       #可迭代对象
b=iter(a)       #获取迭代器对象

print(b)        #<list_iterator object at 0x000001B5252C68E0>
print(next(b))  #获取第一个元素：1
print(next(b))  #获取第二个元素：2
print(next(b))  #获取第三个元素：3
print(next(b))  #没有元素了，抛出异常：StopIteration

在Python中，我们经常使用的 for 循环，本质上就是通过不断调用 next() 实现的。 

二、生成器

生成器（generator）是一个特殊的迭代器，只能用于迭代操作。生成器具有和迭代器一样的特性，都是迭代器对象，都可以使用next()和iter()方法，但它们在实现方式上不一样。

迭代器和生成器都是容器，迭代器元素确定了，生成器没有确定。迭代器用来存储元素，生成器一般用来存储生成元素的算法，然后一边生成一边运行；通过生成器一个个去生成元素，而不是一下子生成全部的元素。

1、生成器表达式

生成器表达式类似列表推导式。列表推导式返回的是一个列表对象，而生成器表达式返回的是一个生成器对象。

a=[i for i in range(5)] #列表推导式
print(a)                #[0,1,2,3,4]
print(type(a))          #<class 'list'>

b=(i for i in range(5)) #生成器表达式
print(b)                #<generator object <genexpr> at 0x000001E620C50CF0>
print(type(b))          #<class 'generator'>

print(next(b))          #0
print(next(b))          #1
print(next(b))          #2

2、生成器函数

普通函数使用return返回一个值，生成器函数使用yield返回一个值。

def test1():
    return 1

def test2():
    yield 1

print(type(test1()))    #<class 'int'>

print(type(test2()))    #<class 'generator'>

对于普通函数，按顺序执行时遇到 return 或最后一行函数语句就会返回；对于有 yield的生成器函数，每次调用 next() 方法遇到 yield 语句才返回，如果再次调用 next() 方法，就会从上次返回的 yield 语句位置继续执行。

对于生成器，可使用next()函数或for循环打印数据集中的元素。

b=(i for i in range(5))

for j in b:
    print("元素:",j)

'''
元素: 0
元素: 1
元素: 2
元素: 3
元素: 4
'''

使用生成器来实现斐波那契数列。

def fibonacci(n):
    a,b=0,1
    while n>0:
        yield b
        a,b=b,b+a
        n-=1

f=fibonacci(15)
for i in f:
    print(i,end=' ')    #1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610