【Python 生成器与迭代器】零基础也能轻松掌握的学习路线与参考资料

一、Python生成器与迭代器概述

Python是一种高级编程语言，其中非常重要的概念就是生成器和迭代器。Python生成器和迭代器联合使用，能够实现高效的迭代操作，避免增加额外的内存消耗，同时提高代码的可读性。Python中常见的生成器和迭代器包括：生成器表达式、迭代器函数、生成器函数等。

二、Python生成器和迭代器的启蒙

1、Python迭代器

迭代器（Iterator）是Python中的一个重要概念，它是一种特殊的对象，可以使用迭代协议（Iterator Protocol）中的next()函数来访问其元素。Python迭代器要求:有一个next()方法，迭代器要么返回下一个元素，要么抛出StopIteration异常。

迭代器通常用于处理大量数据，或者是在遍历数据时需要对数据进行操作的场合。它可以从迭代器中获取元素，每次获取一个元素后，迭代器指向下一个元素。

2、Python生成器

生成器（Generator）是Python中另一个重要的概念，它是一种特殊的迭代器，可以使用yield来定义生成器函数。生成器与迭代器的概念类似，不同的是生成器的实现方式不同于迭代器。

生成器可以使用生成器函数生成，而生成器函数是一种特殊的函数，可以使用yield关键字来暂停函数的执行，并在需要生成下一个值时恢复执行。

三、Python生成器的实现

1、生成器表达式

Python生成器表达式采用一种更加简单的方式来定义生成器。生成器表达式类似一些简单的列表推导式，只是在方括号[]中使用圆括号()来定义。

例如，我们需要生成1到10的平方值，我们可以使用以下代码：

(x**2 for x in range(1,10+1))

生成器表达式是一种快速定义生成器的方式，它可以使用简单的语法来实现生成器。

2、迭代器函数

Python中使用迭代器函数来定义迭代器。迭代器函数包括两部分：迭代器初始化与迭代器访问。

__init__()初始化方法为迭代器提供必要的参数，__next__()访问方法通过提供迭代器的当前状态来返回下一个元素。

例如，我们需要定义一个迭代从1到10的整数的迭代器，我们可以使用以下代码：

class MyIterator:
    def __init__(self, x):
        self.x = x

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.x > 10:
            raise StopIteration
        result = self.x
        self.x += 1
        return result

3、生成器函数

生成器函数与迭代器类似，但是使用方法不同。生成器函数使用yield关键字返回生成器的下一个值。每次使用next()函数时，生成器函数都会从上次yield语句处继续执行。

例如，我们定义一个简单的生成器，生成函数可以为从1到10的整数提供平方值：

def my_gen():
    for x in range(1,11):
        yield x**2
```

在调用my_gen()函数时，生成器会返回一个生成器对象，使用next()函数来逐个获取下一个元素。

四、Python生成器和迭代器的优秀实践

1、使用生成器函数实现斐波拉契数列生成器

在Python中，斐波那契数列是一种非常常见的数列，它可以使用生成器函数来轻松地实现。斐波那契数列定义为从0和1开始，下一项是前两项的和：

def fib_gen():
a, b = 0, 1
while True:
yield b
a, b = b, a+b

在这个例子中，我们使用while循环来生成斐波那契数列，使用yield语句每次返回下一个值。

2、使用迭代器函数实现自己的range函数

在Python中，range函数返回一个迭代器，可以遍历指定范围内的整数。下面我们使用迭代器函数来定义自己的range函数：

class MyRange:
def init(self, start, end):
self.current = start
self.end = end

def __iter__(self):
    return self

def __next__(self):
    if self.current >= self.end:
        raise StopIteration
    result = self.current
    self.current += 1
    return result

在这个例子中，我们定义了__init__()函数来初始化迭代器，定义next()函数来提供迭代器的下一个元素，range自适应range()函数的功能，允许我们在for循环中使用它。

3、使用生成器表达式查找偶数

我们可以使用生成器表达式来查找一组整数中的所有偶数：

even = (x for x in range(10) if x % 2==0)
print(list(even))

在这个例子中，我们使用条件表达式来只获取偶数（%2==0）。

五、Python生成器和迭代器的参考资料

1、廖雪峰Python教程 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400

2、Python官方文档 https://docs.python.org/3/library/index.html

3、Fluent Python https://www.amazon.com/Fluent-Python-Concise-Effective-Programming/dp/1491946008

4、Effective Python https://www.amazon.com/Effective-Python-Specific-Software-Development/dp/0134853989

5、Python Cookbook https://www.amazon.com/Python-Cookbook-Third-David-Beazley/dp/1449340377

六、总结

Python生成器和迭代器在编写Python程序时相当重要。了解Python生成器和迭代器的用法，可以帮助我们更好地编写高效的Python代码，减少无谓的计算和内存开销，提高代码的可读性和可维护性。本文基于Python生成器和迭代器的基础概念，介绍了生成器和迭代器的实现和应用。还介绍了一些Python生成器和迭代器的参考资料和优秀实践，以此帮助读者更好地学习和使用Python生成器和迭代器。