【Python】10“生成器和迭代器“

生成器

生成器：generator，是一种一边循环一边计算的机制，在传统的函数中，我们可能要从一个函数得到数组列表，而内存容量是有限的，计算出的值到达一定数量时，这样执行效率就会大打折扣。

而生成器函数，如果需要根据规则计算得到多个值，则是每次返回一个值，遇到关键字

yield

后然后返回。能更加有效的利用内存，并且可以让调用者先对前面生成的元素进行操作后再继续执行。

生成器有两种形式

一种是生成器表达式

一种是生成器函数

生成器表达式：

>>> g = (x*x for x in range(1,10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x10203de60>

生成器函数(斐波拉契数列)：

>>> def fib(max):
...     n,a,b = 0,0,1
...     while n < max:
...             yield b
...             a,b = b,a+b
...             n = n + 1
...     return 'done'

只要一个函数中使用了

yield

关键字，就可以理解为这个函数就是生成器函数，每一次调用这个生成器函数时，执行到

yield

后进入函数中断状态。此时可以理解为这个生成器函数出于挂起状态，下次再调用这个生成器函数时，从上一次返回的

yield

处继续往下执行。

>>> g = fib(6)
>>> g
<generator object fib at 0x10223de60>

变量

g

是一个

generator

，存放的是一组数值队列，可以通过

next()

来取里面的值：

>>> next(g)
1
>>> next(g)
1
>>> next(g)
2
>>> next(g)
3
>>> next(g)
5
>>> next(g)
8
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration: done

每调用一次next(g)，就计算出数值队列中的下一个元素，当计算到最后一个元素时的下一个元素时，就会抛出异常。

也可以通过

`for...in

循环来迭代里面的的数值：

>>> g = fib(6)
>>> for x in g:
...     print(x)
...
1
1
2
3
5
8

总结：

在一个生成器中，遇到

return

语句或者执行到函数的最后一行，都会中止迭代并抛出异常

StopIteration

,如果有return返回值，那么这个返回值就在这个异常的

value

中，并不作为生成器函数的返回值。

迭代器

在我们已知的数据类型中，可以用

for

循环遍历的类型有两大类：

一是

list

,

tuple

,

dict

,

set

,

str

等集合数据类型

二是生成器类型

generator

，包括生成器表达式和生成器函数

可以使用

isinstance()

判断一个对象是否是

Iterator

from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)),Iterator)
True
>>> isinstance([1,2,3],Iterator)
False

能用

next()

调用的对象就是迭代器对象

Iterator

，很明显

generator

就是迭代器对象：

>>> g = (x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x10203deb8>
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
...

而

list

,

tuple

,

dict

,

set

,

str

等集合数据类型不能用

next()

调用，它们不是

Iterator

，而是

Iterable

可迭代对象：

>>> list = [1,2,3,4,5]
>>> next(list)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'list' object is not an iterator

当然，我们也可以使用

iter()

将

Iterable

变成

Iterator

：

>>> g = [x for x in range(10)]
>>> g
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> newg = iter(g)
>>> newg
<list_iterator object at 0x10209ffd0>

总结：

能使用

for

循环遍历的对象是课迭代对象

Iterable

能使用

next()

进行取值的对象就是迭代器对象

Iterator

list

,

tuple

,

dict

,

set

,

str

等集合数据类型不是迭代器对象

Iterator

但它们是可迭代对象

Iterable

，可以使用

iter()

方法将

Iterable

变成

Iterator

对象