迭代器和生成器

迭代器

迭代是 Python 最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()

# 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器
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
# 1
print (next(it))
# 2

# 迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")
# 1 2 3 4

# 也可以使用 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()
'''
输出结果如下：
1
2
3
4
'''

创建一个迭代器

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 __ ()

如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 __ init __ (), 它会在对象初始化的时候执行

__ iter__ () 方法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 __() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象

# 创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：
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))
'''
输出结果为：
1
2
3
4
5
'''

StopIteration

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

# 在 20 次迭代后停止执行：
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
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
for x in myiter:
  print(x)
'''
输出结果为：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
'''

生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）

yield 是一个关键字，用于定义生成器函数，生成器函数是一种特殊的函数，可以在迭代过程中逐步产生值，而不是一次性返回所有结果

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

当在生成器函数中使用 yield 语句时，函数的执行将会暂停，并将 yield 后面的表达式作为当前迭代的值返回

然后，每次调用生成器的 next() 方法或使用 for 循环进行迭代时，函数会从上次暂停的地方继续执行，直到再次遇到 yield 语句。这样，生成器函数可以逐步产生值，而不需要一次性计算并返回所有结果

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象

# 展示生成器函数的使用：
def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1
 
# 创建生成器对象
generator = countdown(5)
 
# 通过迭代生成器获取值
print(next(generator))  # 输出: 5
print(next(generator))  # 输出: 4
print(next(generator))  # 输出: 3
 
# 使用 for 循环迭代生成器
for value in generator:
    print(value)  # 输出: 2 1
    
'''
输出结果如下：
5
4
3
2
1
'''

以上实例中，countdown 函数是一个生成器函数。它使用 yield 语句逐步产生从 n 到 1 的倒数数字。在每次调用 yield 语句时，函数会返回当前的倒数值，并在下一次调用时从上次暂停的地方继续执行

通过创建生成器对象并使用 next() 函数或 for 循环迭代生成器，我们可以逐步获取生成器函数产生的值。在这个例子中，我们首先使用 next() 函数获取前三个倒数值，然后通过 for 循环获取剩下的两个倒数值

生成器函数的优势是它们可以按需生成值，避免一次性生成大量数据并占用大量内存。此外，生成器还可以与其他迭代工具（如for循环）无缝配合使用，提供简洁和高效的迭代方式

# 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()
        
'''
输出结果如下：
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
'''