python 中惰性实现
设计 Iterator 接口时考虑到了惰性：next(my_iterator) 一次生成一个元素。懒惰的反义 词是急迫，其实，惰性求值（lazy evaluation）和及早求值（eager evaluation）是编程语言 理论方面的技术术语。
目前之前博客的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为 __init__ 方法急迫地构建好了文本中的 单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本，列表使用的内存 量可能与文本本身一样多（或许更多，这取决于文本中有多少非单词字符）。如果只需迭代前几个单词，大多数工作都是白费力气。
只要使用的是 Python 3，思索着做某件事有没有懒惰的方式，答案通常都是肯定的，惰性实现才更符合python语言的规范。
re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本，返回的不是列表，而是一个生成器，按 需生成 re.MatchObject 实例。如果有很多匹配，re.finditer 函数能节省大量内存。我们 要使用这个函数让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词。
示例：
import re
import reprlib
RE_WORD = re.compile('\w+')
class Sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text
def __repr__(self):
# reprlib.repr 这个实用函数用于生成大型数据结构的简略字符串表示形式
return 'Sentence(%s)' % reprlib.repr(self.text)
def __iter__(self):
# 迭代 self.words
for match in RE_WORD.finditer(self.text):
yield match.group()
if __name__ == '__main__':
s = Sentence('I love python')
ss = iter(s)
print(ss)
print(next(ss))
print(next(ss))
print(next(ss))
print(list(ss))
生成器函数已经极大地简化了代码，但是使用生成器表达式甚至能把代码变得更简短。
简单的生成器函数，如前面的 Sentence 类中使用的那个，可以替换成生成 器表达式。
生成器表达式可以理解为列表推导的惰性版本：不会迫切地构建列表，而是返回一个生成 器，按需惰性生成元素。也就是说，如果列表推导是制造列表的工厂，那么生成器表达式 就是制造生成器的工厂，其实就是将列表推到中的[]换成()，就行了。
import re
import reprlib
RE_WORD = re.compile('\w+')
class Sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text
def __repr__(self):
# reprlib.repr 这个实用函数用于生成大型数据结构的简略字符串表示形式
return 'Sentence(%s)' % reprlib.repr(self.text)
def __iter__(self):
# 迭代 self.words
# for match in RE_WORD.finditer(self.text):
# yield match.group()
return (match.group() for match in RE_WORD.finditer(self.text))
if __name__ == '__main__':
s = Sentence('I love python')
ss = iter(s)
print(ss)
print(next(ss))
print(next(ss))
print(next(ss))
print(list(ss))
唯一的区别是 __iter__ 方法，这里不是生成器函数了（没有 yield），而是使 用生成器表达式构建生成器，然后将其返回。不过，最终的效果一样：调用 __iter__ 方法 会得到一个生成器对象。
生成器表达式是语法糖：完全可以替换成生成器函数，不过有时使用生成器表达式更便利。