Python | Generator和Iteration

• 生成器

生成器是这样一个函数，它记住上次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。
生成器不仅“记住”了它数据状态；还“记住”了它在流控制构造中的位置。

特点：

• 节约内存
• 迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的，即是说，在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的，而不是新创建的

创建方法：

1、列表推导式中的[]改成()

>>> g = (i for i in range(30) if i%3 is 0)
>>> next(g)
0
>>> next(g)
3
>>> next(g)
6
>>> next(g)
9
>>> next(g)
12
>>> next(g)
15
>>> next(g)
18
>>> next(g)
21
>>> next(g)
24
>>> next(g)
27
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

generator可以通过next()依次一个个打印结果，但如果计算最后一个结果之后，再次调用会报 StopIteration

2、使用yield

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

我们用generator后，一般用for循环来迭代,这样可以防止StopIteration

>>> for x in fib(5):
...     print(x)
...
1
1
2
3
5

但发现用for循环，拿不到generator的return语句的返回语句，如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中

>>> g = fib(5)
>>> while True:
...     try:
...             x = next(g)
...             print(x)
...     except StopIteration as e:
...             print('End of Iteration:%s' % e.value)
...             break
...
1
1
2
3
5
End of Iteration:done

• 迭代器

简单定义:可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

• 迭代是访问集合元素的一种形式。
• 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。
• 可迭代对象
  • 集合类对象，如list, tuple, dict, set, str
  • 生成器
• 用isinstance()判断对象能否迭代

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

• iter()函数
  • 生成器都是Iterator对象，但list、dict、str 虽然是Iterable，却不是Iterator。
  • 把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance((i for i in range(30)), Iterator)
True

Summary | 小结

• 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
• 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型
• 集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。