生成器与迭代器

迭代

迭代（Iteration）是一种遍历可迭代类型的方式

• Python中通过for循环完成迭代
• for循环作用于一个可迭代对象就可以正常运行

生成器

生成器（generator）是在循环的过程中不断推算出后续的元素的机制

• 使用了yield的函数被称为生成器

def fib(max):  # 生成器函数 - 斐波那契
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n += 1
    return 'done'

• 把列表生成式的[]改成()，可创建一个生成器

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x0000028404A10518>

• 通过next()函数获得生成器的下一个返回值，没有更多元素时，返回StopIteration错误
• 调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象
• 调用生成器运行的过程中，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

迭代器

迭代器（Iterator）是可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象，迭代器可记住遍历的位置。

• 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()
• 生成器都是迭代器对象,list、dict、tuple、str虽是可迭代类型，却不是迭代器
• 把list、dict、tuple、str等可迭代类型变成迭代器可以使用iter()函数
• 可作用于for循环的对象都是可迭代类型
• 可作用于next()函数的对象都是迭代器，表示一个惰性计算的序列
• 可使用collections模块的Iterator类型判断一个对象是否可迭代
• 可使用collections模块的Iterable类型判断一个对象是否可迭代

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance('abc', Iterator) # str是否为迭代器
False