《Python高级编程》学习心得——第九章 迭代器与生成器

《Python高级编程》学习心得——第九章 迭代器与生成器

可迭代对象和迭代器

实现了__iter__方法的类的实例是可迭代对象，实现了__next__方法的类的实例是迭代器对象，实现了__getitem__方法的类的实例是可切片对象（支持a[begin :end :step]操作）。下面的例子展示了常用的设计模式——迭代器模式的Python实现。

from collections.abc import Iterator


class Company:
    def __init__(self, name, empolyees):
        self.name = name
        self.employee_list = list(empolyees)

    def __iter__(self):
        return CompanyIterator(self.employee_list)


class CompanyIterator(Iterator):
    def __init__(self, employee_list):
        self._iter_list = employee_list
        self._index = 0

    def __next__(self):
        try:
            item = self._iter_list[self._index]
        except IndexError:
            raise StopIteration
        self._index += 1
        return item


if __name__ == '__main__':
    company = Company('HIT', ('Obuy', 'Euy', 'Naij'))
    for employee in company:
        print(employee)

执行结果

Obuy
Euy
Naij

生成器

当一个函数中出现包含yield关键字的语句时，该函数就会被Python解释器解释为一个生成器对象。下面用一个求解斐波那契数列的例子说明生成器的用法。

def Fib(index):
    """
    yield first #index elements in Fibonacci Array
    """
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < index:
        yield b
        a, b = b, a+b
        n += 1


if __name__ == '__main__':
    for item in Fib(10):
        print(item)

执行结果

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