python中的迭代器和生成器

python中的迭代器和生成器

迭代器

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

实例：

l1 = [1, 2, 3, 4]
it = iter(l1)  # 创建迭代器对象
print(it)  # <list_iterator object at 0x000001E7E405F7C8>
print(next(it))  # 从第一个元素开始，输出迭代器的下一个元素，1
print(next(it))  # 2
print(next(it))  # 3
print(next(it))  # 4
print(next(it))  # 迭代结束，抛出 StopIteration 异常

生成器

在这里摘抄一句学习过程中看到的一句话：在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

创建生成器的方法有两种：修改列表生成式 和 通过函数写生成器

方法1：修改列表生成式，变成生成器

b = (i * 2 for i in range(3))  # 列表生成式的[]改为(),就变成了生成器
print(b)  # <generator object <genexpr> at 0x00000280EA61CAC8>
for i in b:  # 可以使用for循环获取返回值
    print(i)  

方法2：函数中加yield(暂停)，可以将函数变成生成器

# 输出斐波那契数列前 N 个数
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print('before yield')
        # print(b)
        yield b   # 使用 yield，来替代 print
        a, b = b, a + b
        n += 1
    return 'done'


f = fib(4)  # 调用函数，将函数变成一个生成器
print(f)   # <generator object fib at 0x0000023B830C6DC8>
print(f.__next__())  # 可以使用f.__next__()取值，1
print(next(f))       # 也可以使用next(f)取值,1
print(f.__next__())  # 2
print(next(f))       # 3

生成器的实现原理：

• 本例中，调用 fib(4) 不会执行 fib 函数，而是返回一个 iterable 对象！
• 调用next()函数的时候，才开始执行 fib 函数内部的代码；
• 但执行到 yield b 就会中断，fib 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行。

学习来源：https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/6208547.html
https://www.runoob.com/w3cnote/python-yield-used-analysis.html