Python的迭代器和生成器

先说迭代器，对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常，通知for语句循环结束。比如：

    >>> s = 'abc'
    >>> it = iter(s)
    >>> it
    <str_iterator object at 0x7f71fefe9d68>
    >>> next(it)
    'a'
    >>> next(it)
    'b'
    >>> next(it)
    'c'
    >>> next(it)
    Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
    StopIteration

上面说的都是python自带的容器对象，它们都实现了相应的迭代器方法，那如果是自定义类需要遍历怎么办？方法很简单，对这个类AClass，实现一个iter(self)方法，使其返回一个带有next(self)方法的对象就可以了。如果你在AClass刚好也定义了next(self)方法（一般使用迭代器都会定义），那在iter里只要返回self就可以。废话少说，先上代码：

    class Fib(object):
      def __init__(self, max):
        super(Fib, self).__init__()
        self.max = max

      def __iter__(self):
        self.a = 0
        self.b = 1
        return self

      def __next__(self):
        fib = self.a
        if fib > self.max:
          raise StopIteration
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return fib

    def main():
      fib = Fib(100)
      for i in fib:
        print(i)

    if __name__ == '__main__':
      main()

简单讲下代码会干什么，定义了一个Fib类，用于生成fibonacci序列。用for遍历时会逐个打印生成的fibonacci数，max是生成的fibonacci序列中数字大小的上限。

在类的实现中，定义了一个iter(self)方法，这个方法是在遍历时被iter()调用，返回一个迭代器。因为在遍历的时候，是直接调用的python内置函数iter()，由iter()通过调用iter(self)获得对象的迭代器。有了迭代器，就可以逐个遍历元素了。而逐个遍历的时候，也是使用内置的next(）函数通过调用对象的next(self)方法对迭代器对象进行遍历。所以要实现iter(self)和next(self)。而且因为实现了next(self)，所以在实现iter(self)的时候，直接返回self就可以。

为了更好理解，我再简单重复下上面说的那一段：在循环遍历自定义容器对象时,会使用python内置函数iter()调用遍历对象的iter(self)获得一个迭代器,之后再循环对这个迭代器使用next()调用迭代器对象的next(self)。iter只会被调用一次,而next会被调用 n 次。

下面说生成器。

生成器（Generator）是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，只是在需要返回数据的时候使用yield语句。每次next()被调用时，生成器会返回它脱离的位置（它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值）。以下示例演示了生成器可以很简单的创建出来:

    >>> def reverse(data):
    ...   for index in range(len(data)-1, -1, -1):
    ...     yield data[index]
    ... 
    >>> for char in reverse('hello'):
    ...   print(char)
    ... 
    o
    l
    l
    e
    h

关于迭代器和生成器的区别，生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因为自动创建了iter()和 next()方法,生成器显得特别简洁,而且生成器也是高效的。除了创建和保存程序状态的自动方法,当发生器终结时,还会自动抛出StopIteration异常。一个带有yield的函数就是一个 生成器,它和普通函数不同,生成一个 generator 看起来像函数调用,但不会执行任何函数代码,直到对其调用next()(在 for 循环中会自动调用next())才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行,但每执行到一个yield语句就会中断,并返回一个迭代值,下次执行时从yield的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被yield中断了数次,每次中断都会通过yield返回当前的迭代值（yield暂停一个函数，next()从其暂停处恢复其运行）。

另外对于生成器，python还提供了一个生成器表达式：类似与一个yield值的匿名函数。表达式本身看起来像列表推到, 但不是用方括号而是用圆括号包围起来：

    >>> unique_characters = {'E', 'D', 'M', 'O', 'N', 'S', 'R', 'Y'}
    >>> gen = (ord(c) for c in unique_characters)
    >>> gen
    <generator object <genexpr> at 0x7f2be4668678>
    >>> for i in gen:
    ...   print(i)
    ... 
    69
    79
    83
    77
    82
    78
    89
    68
    >>> 

如果需要，可以将生成器表达式传给tuple、list或是set来迭代所有的值并且返回元组、列表或是集合。在这种情况下，不需要一对额外的括号 ―――― 直接将生成器表达式 ord(c) for c in unique_characters传给tuple()等函数就可以了, Python 会推断出它是一个生成器表达式。

最后，为什么要使用生成器？因为效率。使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省 cpu 和 内存(ram)。如果你构造一个列表的目的仅仅是传递给别的函数,(比如 传递给tuple()或者set()), 那就用生成器表达式替代吧!

以上所述就是本文的全部内容了，希望大家能够喜欢。