最近打算用Python做分词，在生成字典的时候，我采用的方法是逐个元素处理的方法，结果由于训练语料中的数据量过大，这样处理很慢。所以打算学学迭代器与生成器，看看能不能对序列进行批量处理（这点和matlab有点像）以下内容转载自：http://blog.csdn.net/chszs/archive/2009/01/24/3852669.aspx 把美文自己索罗到博客中来，我的博客就可以成为一个小的资料库了
Python的迭代器和生成器
Iterator是迭代器的意思，它的作用是一次产生一个数据项，直到没有为止。这样在 for 循环中就可以对它进行循环处理了。那么它与一般的序列类型(list, tuple等)有什么区别呢？它一次只返回一个数据项，占用更少的内存。但它需要记住当前的状态，以便返回下一数据项。它是一个有着next()方法的对象。而序列类型则保存了所有的数据项，它们的访问是通过索引进行的。
一、迭代器Iterators
迭代器仅是一容器对象，它实现了迭代器协议。它有两个基本方法：
1）next方法
返回容器的下一个元素
2）__iter__方法
返回迭代器自身
迭代器可使用内建的iter方法创建，见例子：
>>> i = iter('abc')
>>> i.next()
'a'
>>> i.next()
'b'
>>> i.next()
'c'
>>> i.next()
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <string>
StopIteration:
class MyIterator(object):
def __init__(self, step):
self.step = step
def next(self):
"""Returns the next element."""
if self.step==0:
raise StopIteration
self.step-=1
return self.step
def __iter__(self):
"""Returns the iterator itself."""
return self
for el in MyIterator(4):
print el
--------------------
结果：
3
2
1
0
二、生成器Generators
从Python2.2起，生成器提供了一种简洁的方式帮助返回列表元素的函数来完成简单和有效的代码。
它基于yield指令，允许停止函数并立即返回结果。
此函数保存其执行上下文，如果需要，可立即继续执行。
例如Fibonacci函数：
def fibonacci():
a,b=0,1
while True:
yield b
a,b = b, a+b
fib=fibonacci()
print fib.next()
print fib.next()
print fib.next()
print [fib.next() for i in range(10)]
--------------------
结果：
1
1
2
[3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233]
PEP Python Enhancement Proposal Python增强建议
tokenize模块
>>> import tokenize
>>> reader = open('c:/temp/py1.py').next
>>> tokens=tokenize.generate_tokens(reader)
>>> tokens.next()
(1, 'class', (1, 0), (1, 5), 'class MyIterator(object):\n')
>>> tokens.next()
(1, 'MyIterator', (1, 6), (1, 16), 'class MyIterator(object):\n')
>>> tokens.next()
(51, '(', (1, 16), (1, 17), 'class MyIterator(object):\n')
例子：
def power(values):
for value in values:
print 'powering %s' %value
yield value
def adder(values):
for value in values:
print 'adding to %s' %value
if value%2==0:
yield value+3
else:
yield value+2
elements = [1,4,7,9,12,19]
res = adder(power(elements))
print res.next()
print res.next()
--------------------
结果：
powering 1
adding to 1
3
powering 4
adding to 4
7
保持代码简单，而不是数据。
注意：宁可有大量简单的可迭代函数，也不要一个复杂的一次只计算出一个值的函数。
例子：
def psychologist():
print 'Please tell me your problems'
while True:
answer = (yield)
if answer is not None:
if answer.endswith('?'):
print ("Don't ask yourself too much questions")
elif 'good' in answer:
print "A that's good, go on"
elif 'bad' in answer:
print "Don't be so negative"
free = psychologist()
print free.next()
print free.send('I feel bad')
print free.send("Why I shouldn't ?")
print free.send("ok then i should find what is good for me")
--------------------
结果：
Please tell me your problems
None
Don't be so negative
None
Don't ask yourself too much questions
None
A that's good, go on
None
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