迭代器与生成器简述

iterator and generator

参考：https://anandology.com/python-practice-book/iterators.html

1 iterator

• 一个定义了__iter__()和__next__()方法的类实例化的对象就是一个iterator。iterator可以被for循环依次提取内容，同时可以使用next()函数或者__next__()方法依次获取迭代器对象中的下一个内容，直到抛出StopIteration异常而终止这一过程

• 只具备__iter__()方法，而不具备__next__()方法实例化的对象称为可迭代对象（iterable object），但不是迭代器（iterator）。可迭代对象可以被for循环调用，但没有__next__()方法，不能被next()函数调用；

• 可迭代对象可以转化为迭代器，转化方式为iter(iteratable object)

• iterator类的定义方式比较固定，通常只要在类中如下增加__iter__()和__next__()方法即可：

  class ClassName(object):
      ...
      def __iter__(self):
          return self
      
      def __next__(self):
          if ...:
              # 定义用于下一次获取的元素
              pass
          else:
              # 如果iterator没有elements了,抛异常
              raise StopIteration
              
  

2 generator

(1) 创建生成器对象

• 生成器就是一种迭代器，有两种创建生成器对象的方式：

  • **生成器函数：**类似普通函数，但用yield返回值；
  • **生成器表达式：**类似列表快速创建，但采用圆括号“()”;

• 采用生成器函数创建生成器对象，例如:

  def yrange(n):
      i = 0
      while i < n:
          yield i
          i += 1
  

• yield关键字，对上述yrange()函数生成的对象执行__next__()方法或next()函数时，循环在执行到yield行时停止并返回值i。再次执行next时，将加1，遇到yield行再次停止，并放回当前值i。如此循环往复，直到抛出StopIteration异常。

• 使用生成器表达式快速创建生成器对象，例如：

  # 创建生成器对象x_1和x_2
  x_1 = (x for x in range(10)) #类似列表生成，但非[],而是()
  x_2 = (x*x for x in range(10))
  

(2) 生成器优点

• **生成器表达式是对内存空间的优化。**他们不需要像方括号的列表解析一样，一次构造出整个结果列表。他们运行起来比列表解析式可能稍慢一些，因此他们对于非常大的结果集合运算是最优的选择。