迭代器
迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問博秫，直到所有的元素被訪問完結(jié)束（即可通過for循環(huán)遍歷）潦牛，其只能往前不會后退。他有兩個基本的方法：iter() 和 next()挡育。
- iter(iterable)： 用于對iterable創(chuàng)建迭代器對象
- next(iterable)： 可以輸出迭代器的下一個元素
字符串巴碗，列表或元組對象都可用于創(chuàng)建迭代器
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)
print (next(it))
print (next(it))
>>>
1
2
把一個類作為一個迭代器使用需要在類中實現(xiàn)兩個方法 __iter__() 與 __next__() 。
- __iter__(self)： 返回一個特殊的迭代器對象即寒， 這個迭代器對象實現(xiàn)了 __next__() 方法并通過 StopIteration 異常標(biāo)識迭代的完成橡淆。
- __next__(self)：返回下一個迭代器對象。
- StopIteration： 用于標(biāo)識迭代的完成母赵，防止出現(xiàn)無限循環(huán)的情況逸爵，在 __next__() 方法中我們可以設(shè)置在完成指定循環(huán)次數(shù)后觸發(fā) StopIteration 異常來結(jié)束迭代。
class Puke:
def __init__(self):
self.count = 0
self.num = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.count > 5:
raise StopIteration
else:
self.count += 1
return self.num[self.count-1]
k = Puke()
for x in k:
print(x, end=" ")
>>>
0 1 2 3 4 5
生成器
生成器的本質(zhì)是一個返回迭代器的函數(shù)凹嘲，只能用于迭代操作
通過列表生成式可以簡單直接地創(chuàng)建一個列表师倔，但是受到內(nèi)存限制，列表容量肯定是有限的周蹭。創(chuàng)建一個包含100萬個元素的列表趋艘，不僅占用很大的存儲空間，而且如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素凶朗，那后面絕大多數(shù)元素占用的空間都白白浪費(fèi)了瓷胧。
所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來俱尼，那就可以在循環(huán)的過程中不斷推算出后續(xù)的元素抖单，這樣就不必創(chuàng)建完整的list萎攒，從而節(jié)省大量的空間遇八。在Python中，這種一邊循環(huán)一邊計算的機(jī)制耍休，稱為生成器（Generator）刃永，生成器可以按需生成并“返回”結(jié)果，而不是一次性產(chǎn)生所有的返回值
要創(chuàng)建一個generator羊精，有很多種方法斯够。
方式一：
第一種方法很簡單囚玫，只要把一個列表生成式的[]改成()，就創(chuàng)建了一個generator：
num= [x*2 for x in range(10)]
generator1 =(x*2 for x in range(10))
print(num)
print(type(generator1))
print(generator1) #打印生成器读规，輸出的是地址抓督。
"""
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
<class 'generator'>
<generator object <genexpr> at 0x00000239FE00A620>
"""
創(chuàng)建mylist和gen的區(qū)別僅在于最外層的[]和()，mylist是一個list束亏，而gen是一個generator铃在。
我們可以直接打印出list的每一個元素，如果要打印generator可以通過generator的內(nèi)置next()方法：
generator1.next()
#0
generator1.next()
#2
generator1.next()
#4
…………
generator保存的是算法碍遍，每次調(diào)用next()定铜，就計算出下一個元素的值，直到計算到最后一個元素怕敬，沒有更多的元素時揣炕，返回StopIteration的錯誤。
此外东跪，可以用for循環(huán)來代替next()方式
for x in generator1:
print(x,end=' ')
#0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
方式二：
如果上述中的推算算法比較復(fù)雜畸陡，使用方法一無法實現(xiàn)的時候，可以使用函數(shù)來實現(xiàn)虽填。比如斐波拉契數(shù)列使用列表生成式寫不出來罩锐，但可以使用函數(shù)把它打印出來：
def fib(max):
n = 0
a, b = 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
fib函數(shù)實際上是定義了斐波拉契數(shù)列的推算規(guī)則，可以從第一個元素開始卤唉，推算出后續(xù)任意的元素涩惑，這與generator的邏輯類似。
只需要把print b改為yield b桑驱，即可將fib函數(shù)變成generator：
def fib(max):
n = 0
a, b = 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
generator和普通函數(shù)的執(zhí)行流程區(qū)別在于：普通函數(shù)是順序執(zhí)行竭恬，遇到return語句或者最后一行函數(shù)語句就返回；generator在調(diào)用生成器運(yùn)行的過程中熬的，每次遇到 yield 時函數(shù)會暫停并保存當(dāng)前所有的運(yùn)行信息痊硕，返回 yield 的值, 并在下一次執(zhí)行 next() 方法時從當(dāng)前位置繼續(xù)運(yùn)行。
