python 可迭代对象-迭代器-生成器

迭代器的本质就是每次调用__next__()返回下个元素或抛出StopIteration的容器对象

迭代器对象可以调用close()方法关闭

只实现Iter方法（返回值类型需为迭代器类型）， 为可迭代对象， 如列表、字典等

from collections.abc import Iterable, Iterator

class MyIteration:
    def __init__(self, n=10):
        self.n = n
        self.lst = range(n)

    def __iter__(self):
        return iter(enumerate(self.lst))

if __name__ == '__main__':
    for x in MyIteration(3):
        print(x)
        
    # """
    # (0, 0)
    #　(1, 1)
    # (2, 2)
    # """
    print(isinstance(MyIteration(), Iterable))  # True
    print(isinstance(MyIteration(), Iterator))  # False

***注意***
class MyIteration3(object):
    """
    实现getitem方法的对象可以用于for-in循环，但非可迭代对象
    """
    def __init__(self, n=10):
        self.lst = range(n)

    def __getitem__(self, i):
        if i < len(self.lst):
            return self.lst[i]
        raise IndexError

if __name__ == '__main__':
    for x in MyIteration3(3):
        print(x)
        # """
        # 0
        # 1
        # 2
        # """
    print(isinstance(MyIteration3(), Iterable))  # False
    print(isinstance(MyIteration3(), Iterator))  # False

实现iter和next方法的对象，即迭代器对象

class MyIteration2:
    def __init__(self, n=10):
        self.n = n
        self.count = 0 # 迭代器的初始化条件，放在init和iter不同效果

    def __iter__(self):
        """
        执行for-in时，会调用此方法，如果把初始化条件放到此，迭代器就可以多次执行for循环
        如果放到init方法中，则每个迭代器对象只能做一次for-in操作
        所以按迭代器的特性，迭代初始条件应该放到init中
        :return:
        """
        return self # 只需要返回自身即可

    def __next__(self):
        while self.count <  self.n:
            result = self.count
            self.count += 1
            return result
        raise StopIteration

if __name__ == '__main__':
    it = MyIteration2(3)

    for x in it:
        print(x)

    # """
    # 0
    # 1
    # 2
    # """
    print(isinstance(MyIteration2(), Iterable))  # True
    print(isinstance(MyIteration2(), Iterator))  # True

生成器：是一种特殊的迭代器， 是迭代器类型的子集。即生成器一定是迭代器，迭代器不一定是生成器。

yield关键字把普通方法变为一个生成器（generator）
yield指令可以暂停一个函数并返回其中间结果，使用该指令的函数将保存执行环境，并在必要时恢复

def generation(n=10):
    for x in range(n):
        yield x

if __name__ == '__main__':
    g = generation(3)

    for x in g:
        print(x)
        # """
        # 0
        # 1
        # 2
        # """
    print(isinstance(generation(), Iterable))  # True
    print(isinstance(generation(), Iterator))  # True

生成器推导式

print(isinstance((x for x in range(2)), Iterable))  # True
print(isinstance((x for x in range(2)), Iterator))  # True