Python3中的迭代器与生成器

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一、迭代器

迭代：Python用来访问集合元素(字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器)的其中一种方法，是Python最强的的功能之一

迭代器会从集合的第一个元素开始访问，直到将集合中的所有元素访问完（只往前不后退）。

（1）迭代器的两个基本方法：iter() 和 next()。

1. iter():用来生成迭代器

iter()函数语法：

iter(object[, sentinel])
//object -- 支持迭代的集合对象。
//sentinel -- 如果传递了第二个参数，则参数 object 必须是一个可调用的对象（如，函数），此时，iter 创建了一个迭代器对象，每次调用这个迭代器对象的__next__()方法时，都会调用 object。

返回值：迭代器对象

2. next():返回迭代器的下一个项目,next()函数要和生成迭代器的 iter() 函数一起使用

nest()函数语法：

next(iterable[, default])
//iterable -- 可迭代对象
//default -- （可选）用于设置在没有下一个元素时返回该默认值，如果不设置，又没有下一个元素则会触发 StopIteration 异常。

返回值：下一个项目/元素

实例1：

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
print (next(it))

输出结果：

1
2

实例2：

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

输出结果：

1 2 3 4

实例3：使用 next() 函数

import sys         # 引入 sys 模块
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

输出结果：

1
2
3
4

（2）把类作为一个迭代器

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__() 。
（注意：这里的iter/next两边是有“__”，与上面的iter/next略有不同，这里的是为了把类作为迭代器而使用的）
__iter__():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__():会返回下一个迭代器对象
实例：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

结果：

1
2
3
4
5

（3）StopIteration异常

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
使用实例：

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    if self.a <= 20:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration  #当迭代器迭代到最后，__next()__会返回StopIteration异常
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
for x in myiter:
  print(x)

二、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。（也就是说第一次用yield函数，就是使用了一次iter();再使用yield，就一直调用next()）

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): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

结果：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55