Python风格总结：迭代器与生成器

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：

#!/usr/bin/python3list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:print (x, end=" ")

结果输出：

1 2 3 4

也可以使用 next() 函数：

#!/usr/bin/python3import 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()

结果输出：

1、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。

更多内容查阅：Python3 面向对象

__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 = 1return selfdef __next__(self):x = self.aself.a += 1return xmyclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

结果输出：

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：

lass MyNumbers:def __iter__(self):self.a = 1return selfdef __next__(self):if self.a <= 20:x = self.aself.a += 1return xelse:raise StopIterationmyclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)for x in myiter:print(x)

结果输出：

2、生成器

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

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。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

#!/usr/bin/python3import sysdef fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契a, b, counter = 0, 1, 0while True:if (counter > n): returnyield aa, b = b, a + bcounter += 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()

结果输出：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55