python 迭代器与生成器

1：首先要明确的几个概念

　　1.1：什么是迭代？

　　　　个人理解迭代就是从集合中取出（访问）数据的过程，而这种取出（访问）从首到尾单向进行的，也就是说在一次迭代过程中，每一个数据只被取出（访问）一次。

　　1.2：什么是迭代器？

　　　　迭代器的出现必定是解决一些问题，所以首先要明确是什么问题，请看下面代码

　　　　

　　　　for i in range(1000): pass

　　　　在上面的这个for循环中，是产生一个长度为一千的list，但是如果长度更长呢？明显会占据很大的内存空间，影响效率。

　　　　而迭代器的出现就是为了解决这样的问题，例如上述的问题可以这样解决

 　　  for i in xrange(1000): pass

　　　　xrange返回一个迭代器对象，整个for循环过程可以这样理解，先请求一次迭代器对象，执行对象中的next()方法，返回值赋予i，然后再次请求...

　　1.3：什么是迭代器对象？

　　　　个人理解：当一个类实现了__iter__()与next()时，那么该类的实例对象都可以看做是一个迭代器对象

　　　　

　　class Fabs(object):
    　　def __init__(self,max):
        　　self.max = max
        　　self.n = 1
        　　self.a,self.b = 0,1

    　　def __iter__(self):
        　　return self

    　　def next(self):
        　　if self.n <= self.max:
            　　self.result = self.b
            　　self.a,self.b = self.b,self.a+self.b
            　　self.n += 1
            　　return self.result
        　　raise StopIteration               

　　　　类Fabs的实例对象就是一个迭代器对象：

　　　　for key in Fabs(5):
    　　　　print key

　　　　

　　　　1.4：什么是生成器？

　　　　　　同样我们先要弄清楚生成器为什么要出现？

　　　　　　明显的，我们上述定义的迭代器虽然解决了内存占用的问题，可是整个迭代器显得代码过长，不简洁，而生成器即能够帮助我们解决内存问题，又能够实现代码的整洁

　　　　　　

　　　　　　def createGenerator():
    　　　　　n,a,b = 1,0,1
    　　　　　while n <= max:
        　　　　yield b
        　　　　a,b = b,a+b
        　　　　n += 1
　　　　　　mygenerator = createGenerator()
　　　　　　for i in mygenerator:
       　　　　print i

　　

 

　　　　　　由于方法中有yield关键字存在，因此python解释器在调用方法时，并不会执行方法，而是返回一个生成器对象，

　　　　　　这个生成器对象同样也有next()与__iter__()

　　　　　　在for循环中，它的执行过程是这样的，“请求”生成器，执行函数至yield处，然后返回yield处的值赋予i并停止执行，再次“请求”，然后从上次yield处停止执行的地方再次执行...，当在一次请求执行过程中没有遇到yield关键字，则抛出StopIteration 异常。【for循环能够识别StopIteration，认为是迭代结束 】

 

 

2：小结

　　2.1：迭代器的出现是为了解决迭代过程中内存过量占用的问题，生成器的出现是解决迭代器代码繁琐的问题

　　2.2：迭代器与生成器都是一个概念、统称，而我们平常使用的是迭代器对象【通常就称为迭代器】与生成器对象【通常就称为生成器】

　　2.3：迭代器与生成器区别：

　　　　迭代器是一个类对象，实现了next()与__iter__()，然后解决了内存过量占用的问题，这个类使我们自己定义的

　　　　同样，生成器也是个类对象，实现了next()与__iter__()，然后解决了内存过量占用的问题，但是这个类不是我们自己定义的，

　　　　生成器是通过在一个函数中添加yield关键字，然后调用方法会返回一个生成器对象