菜鸟学习日记（python）——迭代器与生成器

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()，iter()用于创建一个迭代器对象，next()用于访问迭代器的下一个元素

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器，以下是简单的实例：

import sys
list1=['花花','壳哥','卷鹅']
it=iter(list1)
#输出迭代器的下一个元素
print(next(it))
#用for循环进行遍历
for x in it:
    print(x,end='  ')
print()

str='hello'
it=iter(str)
while True:
    try:
        #用next()来遍历
        print(next(it),end='  ')
    except StopIteration:
        sys.exit()

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__() 。__init__()?是python中的构造函数，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):   #创建迭代器
    self.a = 2      #初始值
    return self
  def __next__(self):   #下一个迭代器对象
    x = self.a
    self.a *= 2     
    return x

myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

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 10次迭代后停止执行：

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self

    def __next__(self):
        if self.a <= 10:
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration

myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

for x in myiter:
    print(x,end='  ')

用迭代器生成斐波拉契数列：

class Feibolaqi:
    def __iter__(self):
        self.pre=0
        self.now=1
        return self
    def __next__(self):
        if self.now<=10:
            value=self.now
            self.pre,self.now=self.now,self.pre+self.now
            return value
        else:
            raise StopIteration

myclass=Feibolaqi()
it=iter(myclass)

for i in it:
    print(i)

生成器

生成器是特殊的迭代器，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。

下面是一个简单的示例：

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
print('*分隔符*')

# 使用 for 循环迭代生成器
for value in generator:
    print(value)  # 输出: 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。

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()