Python生成器和迭代器

生成器

延迟操作，在需要的时候，调用它，才产生一个元素，节约空间资源，不立即产生全部结果

比如yield

看一个斐波那契数列的例子

#斐波那契
def fib(length):
    a,b=0,1
    n = 0
    while n<length:
        yield b #到此停止 相当于return  但是下次调用next时会从上次yield的位置继续执行
        n +=1
        a,b = b,a+b
    return "没有更多内容"  #会通过报错来返回
g = fib(10)
try:
    print(next(g),next(g),next(g),next(g),next(g))
    print(next(g),next(g),next(g),next(g),next(g))
    print(next(g),next(g),next(g),next(g),next(g))
except exception as e:
    print(str(e))

生成器是一种特殊的迭代器，是可以迭代的

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

yield也有返回值,可以调用send方法传入返回值

def f():
    i=0
    while i<10:
        t = yield i  #t就是send回来的值  i会yield出去
        i+=1
        print(t)
g = f()
#第一次调用必须先传none
print(g.send(none))
print(g.send("哈哈")) #往生成器里面送值
print(g.send("呵呵"))

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迭代器

1、迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

2、迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

3、迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

下面我们来自定义一个迭代器

#################自定义迭代器#############
class wordsiteror:
    def __init__(self,string):
        self.words = [ w.capitalize() for w in string.split()]
        self.index = 0

    def __next__(self):
        if self.index == len(self.words):
            raise stopiteration()
        word = self.words[self.index]
        self.index +=1
        return word

class words:
    def __init__(self,string):
        self.string = string

    def __iter__(self):
        return wordsiteror(self.string)

words = words("i am biningo good morning")
i = iter(words)  #__iter__()内置函数返回的值
while true:
    try:
        print(next(i)) #调用__iter__()返回的对象的__next__()方法
    except:
        print("over!")
        break

这是一个分割单词的迭代器，调用next()则返回下一个元素，自能前进

下面看一个元祖推导式生成迭代器

arr=(x for x in range(5))  #arr是一个迭代器类型