20190419 - Python迭代器和生成器 - jingchu

[qingfengmingjian]

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列表生成式

lis = [x*x for x in range(4)]
print(lis)

生成器

generator_ex = (x*x for x in range(4))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(generator_ex)

列表一次生成数据过多，对内存消耗较大，所以需要生成器来完成优化

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迭代器的两个基本方法iter()、next()

#1
list = [1, 2, 3, 4]
#实例化一个迭代器
iter1 = iter(list)
#输出迭代器的下一个元素
print(next(iter1))
print(next(iter1))
print(next(iter1))
print(next(iter1))

#2
#使用for循环对迭代器进行遍历
iter2 = iter(list)
for i in iter2:
    print(i, end=' ')

#3while循环输出时需通过异常防止无限循环
import  sys

iter3 = iter(list)

while True:
    try:
        print(next(iter3))
    except StopIteration:
        sys.exit()

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    ##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 = 1
        return self

    def __next__(self):
        x = self.a
        self.a += 1
        return x

myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
print(myclass)
print(myiter)
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
#while True:
    #print(next(myiter))

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'''
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。
'''
class MyNunmbers1:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self

    def __next__(self):
        if self.a <= 20:
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration

myclass = MyNunmbers1()
myiter = iter(myclass)

for x in myiter:
    print(x)

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'''
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：
'''
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
        # a = b
        # b = a+b
        counter += 1
        # print(b)
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()