Python生成器、迭代器

列表生成式

 a = [x for x in range(10)] 

>>[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

其中x也可是函数，函数时要保持参数一致性，例如f(x)。

生成器

为什么会有生成器，是因为内存空间有限，如果列表中的元素过多，会占用很多的内存空间，列表中的元素并不是每个都在用，故一边循环一边计算的方式，就称为generator，生成器也是一个迭代对象，生成器本质上也是一个函数，主要是使用yield关键字返回结果。

生成器的创建

1、将列表生成式的中括号修改为圆括号即可。

l = (x*2 for x in range(10))
print(l)
# >> <generator object <genexpr> at 0x0000000000000000>

生成器调用

next(s)，如果超出范围，next()函数则会报错。可迭代对象（内部由iter方法的都是可迭代对象iterable）与迭代器是不同的概念。

2、yield关键字和生成器对象的部分方法

def foo():
    print("生成器打印--1")
    yield 1
    print("生成器打印--2")
    yield 2

for i in foo():
    print(i)

def fib(max):
    n = 0
    a = 0
    b = 1
    while n <= max:
        yield a
        a, b = b, a+b  # 此处就是你是先计算出等号右侧的b, a+b的值后，再进行赋值的操作，如果需要分行操作，则需要增加临时temp参数
        n += 1


g = fib(8)
for i in g:
    print(i)

def bar():
    print("--1")
    count = yield 1
    print(count)
    print("--2")
    yield 2


b = bar()
s = b.send(None)  # 等同于next(b),第一次send如果没有next,只能传一个None
s = b.send("abc")  # 第一个send()函数遇到第一个yield就返回，第2个send()函数会遇到赋值表达式
print(b)

 生成器对象使用send()方法，可基本实现伪并发。

迭代器

被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器。Iterator对象表示的是一个数据流，能够节省计算机中的内存。

生成器都是迭代器，迭代器不一定是生成器。

迭代器对象的生成：列表L= [1, 2, 3, 4]，iter(L)可生成迭代器对象，同样适用元组，字典，字符串，它们都是可迭代对象。

迭代器满足两个条件：首先是有iter()方法，其次是有next()方法。

L = [1, 2, 3, 4]
s = iter(L)  # 返回<list_iterator object at 0x000000000213E6A0>
print(s)

迭代器取值

使用for循环，for操作列表时所做的事情有：调用迭代对象的iter()方法，返回一个迭代器对象；调用迭代器的next()方法；处理Stopinteration异常。

是否为迭代器判断

L = [1, 2, 3, 4]
s = iter(L)
print(isinstance(s, Iterator))  # 此处我运行的时候显示错误，主要是没有Iterator对象

概念判断

可迭代对象：Iterable

迭代器：Iterator

生成器：generator