python 生成器(generator)，迭代器(iterator)与yield
python 生成器(generator)，迭代器(iterator)与yield
前言
OOAD课程是用python教的，其中涉及到大量的python语法糖，老师也算是手把手教如何写出OO的python，但一个学期没听课只能期末补一补。
概念引入
generator
python是一门很灵活的函数,对于列表的创建什么的都很简单, 考虑这样一种情况,一个列表中有100万个元素,但仅仅只有几个元素是业务需要的,那么大量的内存空间都被浪费了.
如果这个列表里的元素都基于一定规则,如斐波那契数列,那么我们可以采用python内置的生成器(generator)来进行一边循环一边计算.
下面的代码还原了generator的计算逻辑:
def fib(fibonacci):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < fibonacci:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
fib(6)
yield
如果我们需要将其变为generator,则需要使用yield关键字:
换句话说,带了yield关键字的函数就是generator (注意是可以使用多个yield关键字哒)
def fib(fibonacci):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < fibonacci:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
for n in fib(6):
print(n)
由此,其通过for循环迭代每个元素并打印,实现了和上面的代码一样的效果.
在每次循环的时候，生成器函数都会在yield处产生一个值，并将其返回给调用者，即for循环。然后在yield处保存内部状态，并挂起中断退出。在下一轮迭代调用时，从yield的地方继续执行，并且沿用上一轮的函数内部变量的状态，直到内部循环过程结束。
除此之外,还有一种叫做生成器表达式:
就是将中括号写成了小括号,两者返回的结果不一致:
Iterator
看Wiki的解释:
在Python中，迭代器是遵循迭代协议的对象。使用iter()从任何序列对象中得到迭代器（如list, tuple, dictionary, set等）。另一种形式的输入迭代器是generator（生成器）。
说回斐波那契数列,作为generator,自然也就是Iterator,python提供了next()函数以备使用.
调用next()函数,直接将fib(6)作为参数传入,返回迭代元素.
可迭代对象
那么什么才是迭代器呢?迭代器和可迭代对象有什么区别?
先去尝试了比较常见的集合:
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
而上文中摘录的Wiki告诉我们,python提供了iter()函数供我们将可迭代对象转换为迭代器:
python也提供了isinstance()判断一个对象是否为某某的实例化对象,于是我们先测试s = [1, 2, 3]是否为可迭代对象:
from collections.abc import Iterable
s = [1, 2, 3]
print(isinstance(s,Iterable)) # print True
使用范例
... 考完试再填坑.
Reference
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017323698112640
https://developer.ibm.com/zh/technologies/analytics/tutorials/ba-on-demand-data-python-1/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/76831058 (这篇讲得很清晰)
