正确理解python迭代器与生成器_Python

一、迭代器

迭代器就是iter（可迭代对象函数）返回的对象，说人话.......可迭代对象由一个个迭代器组成

可以用next()函数获取可迭代对象的数据

迭代是访问集合元素的一种方式（因为集合是无序的，所以不能索引），naxt(集合)，

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有元素被访问结束，迭代器只能往前不会往后退

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象,迭代器只能一个一个出，前一秒还没有这个值，等到next()的时候才生成

迭代器有两个基本方法：iter()和next()

iter()　　生成一个迭代器
next()　　从迭代器中获取写一条记录，如果无法获取写一条记录，则触发StopIteration异常

有序序列：字符串、列表、元组对象都可用于创建迭代器

				?

									L = [1,2,3,4]

									it = iter(L)    #创建迭代器对象

									print(next(it)) #输出迭代器的写一个对象

									print(next(it))

迭代器对象使用for语句进行遍历

				?

									li = [5,6,7,8]

									it = iter(li)

									for x in it: 

									    print(x,end = ' ')

迭代器对象使用while语句进行遍历

				?

									lis = [7,8,9,0]

									it = iter(lis)

									while True:

									    try:

									        print(next(it))

									    except StopIteration:

									        break

二、生成器

在python中，使用了yield的函数被称为生成器（generator）此函数被调用时返回一个生成器对象

生成器是一个返回迭代器的函数，生成器生成迭代器对象，只能用来迭代操作

生成器能让函数停下下，想进想出，很随便，前一秒数据根本不存在，这一秒推算出来的

在调用生成器运行的过程中，每次遇到yidld时函数会停下来，返回yield的值，相当于print返回print的值一样

并在下一次执行next()方法或者写一次循环时从当前位置继续运行（继续打印下一个值）

生成器用于函数中，会把函数当做生成器来使用，函数出一个值，主函数调取一个值

生成器调用return会触发一个StopIteration异常

普通方法生成菲波那切数列

				?

									def fun(n):

									    a,b,c = 0,1,0

									    while c<n:

									        print(b)    # 打印菲波那切数列

									        a,b = b,a+b

									        c +=1

									fun(10)

用生成器的方法生成菲波那切数列

				?

									def fun(n):

									    a,b,c = 0,1,0

									    while c<n:

									        yield b     # 生成器

									        a,b = b,a+b

									        c +=1

									# print(fun(10))# <generator object fun at 0x000001ED43A48A40>

									t = fun(10)    # t是一个迭代器，由生成器返回生成

									print(next(t))  # 1

									print(next(t))  # 1

									print("中间可以插入代码")  # 中间可以插入代码

									print(next(t))  # 2

									print(next(t))  # 3

									for i in t:

									    print(i)

									# 8

									# 13

									# 21

									# 34

									# 55

print(fun(10))

# <generator object fun at 0x000001ED43A48A40>　　

# 这是一条内存，你要用函数来访问里面的值，next(fun(10))

生成器表达式：

语法：(表达式 for 变量　in 可迭代对象 [if 真值表达式]) []里的内容可以省略
作用：用推导式的形式生成一个新的生成器，要取值的时候，要iter变成迭代器，用next取值
优点：不占用内存空间

迭代工具函数：生成一个个个的可迭代对象

				?

									gen = (x**2 for x in range(1, 4))

									it = iter(gen)  # 转成生成器

									next(it)　　# 1

									next(it)　　# 4

									next(it)　　# 9

									next(it)　　# StopIteration

三、生成器函数

3.1、zip(可迭代对象1，可迭代对象2......)

返回一个zip对象，此对象用于生成元组，元组的个数由最小的可迭代对象决定

				?

									numbers = [10086,10000,10010,95586]

									names = ['中国移动','中国联通','中国电信']

									for t in zip(numbers,names):

									    print(t)

									#(10086, '中国移动')

									#(10000, '中国联通')

									#(10010, '中国电信')

自定义zip函数

				?

									def myzip(iter1,iter2):

									    it1 = iter(iter1)   # 拿出一个迭代器

									    it2 = iter(iter2)

									    while True:

									        a = next(it1)

									        b = next(it2)

									        yield (a,b)

									numbers = [10086,10000,10010,95586]

									names = ['中国移动','中国联通','中国电信']

									for t in myzip(numbers,names):

									    print(t)

									# (10086, '中国移动')

									# (10000, '中国联通')

									# (10010, '中国电信')<br>

3.2、enumerate(iterable[,start])

生成带索引的枚举对象，返回迭代类型为索引-值对(index,value)对, 默认索引从零开始,也可以使用start绑定

				?

									names = ['中国移动', '中国电信', '中国联通']

									for x in enumerate(names):  #生成迭代器

									    print(x)

									def myenumerate(iterable):

									    it = iter(iterable)

									    i = 0

									    while True:

									        a = next(it)

									        yield(i,a)

									        i += 1

									#(0, '中国移动')

									#(1, '中国电信')

									#(2, '中国联通')