python生成器与迭代器详解

列表生成式:

例一：

a = [i+1 for i in range(10)]
print(a)

输出：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

例二：

l = [1, 2, 3, 4, 5]
print([i*i for i in l if i>3])

输出:

[16, 25]

例三：

l = [1, 2, 3, 4, 5]
i = [6, 7, 8, 9, 10]
print([i*a for i in l for a in i if i > 2 if a < 8])

输出：

[18, 21, 24, 28, 30, 35]

生成器：

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

示例：

l = [1, 2, 3, 4, 5]
i = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in l for a in i )
print(g)

输出：

<generator object <genexpr> at 0x00000276586c1f48>

创建l和g的区别仅在于最外层的[]和()，l是一个list，而g是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素，可以通过generator的next()方法

next(g)

例一：

l = [1, 2, 3, 4, 5]
i = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in l for a in i )
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

输出：

6
7
8

例二：

l = [1, 2, 3, 4, 5]
i = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in l for a in i if i > 2 if a < 8)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

输出：

18
21
24

因为generator保存的是算法，每次调用next(g)就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出stopiteration的错误。正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

例三：

g = (i*i for i in range(0, 5))
for i in g:
    print(i)

当我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()方法，而是通过for循环来迭代它。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

上面的函数可以输出斐波那契数列的前n个数：

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

def fib(max):
  n,a,b = 0,0,1

  while n < max:
    #print(b)
    yield b
    a,b = b,a+b

    n += 1

  return 'done'

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
print(fib(5))

输出：

<generator object fib at 0x0000023dc66c1f48>

调用方法：   ##但是用for循环调用generator时，\
            ##发现拿不到generator的return语句\
            ##的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获stopiteration错误，返回值包含在stopiteration的value中：

for i in fib(5):
    print(i)

输出：

1
1
2
3
5

或者：

date = fib(5)
print(date.__next__())
print(date.__next__())
print(date.__next__())
print('test')
print(date.__next__())
print(date.__next__())

输出：

1
1
2
test
3
5

send方法有一个参数，该参数指定的是上一次被挂起的yield语句的返回值

还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果　　

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'alex li'

import time
def consumer(name):
  print("%s 准备吃包子啦!" %name)
  while true:
    baozi = yield

    print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))


def producer(name):
  c = consumer('a')
  c2 = consumer('b')
  c.__next__()
  c2.__next__()
  print("老子开始准备做包子啦!")
  for i in range(10):
    time.sleep(1)
    print("做了2个包子!")
    c.send(i)
    c2.send(i)

producer("alex")

通过生成器实现协程并行运算

迭代器:

可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：iterable。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是iterable对象：

>>> from collections import iterable
>>> isinstance([], iterable)
true
>>> isinstance({}, iterable)
true
>>> isinstance('abc', iterable)
true
>>> isinstance((x for x in range(10)), iterable)
true
>>> isinstance(100, iterable)
false

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出stopiteration错误表示无法继续返回下一个值了。

*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。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是iterator对象：

>>> from collections import iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), iterator)
true
>>> isinstance([], iterator)
false
>>> isinstance({}, iterator)
false
>>> isinstance('abc', iterator)
false

生成器都是iterator对象，但list、dict、str虽然是iterable，却不是iterator。

把list、dict、str等iterable变成iterator可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]), iterator)
true
>>> isinstance(iter('abc'), iterator)
true

为什么list、dict、str等数据类型不是iterator？

这是因为python的iterator对象表示的是一个数据流，iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出stopiteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结:

凡是可作用于for循环的对象都是iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是iterable但不是iterator，不过可以通过iter()函数获得一个iterator对象。

python3的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass

实际上完全等价于：

# 首先获得iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while true:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except stopiteration:
        # 遇到stopiteration就退出循环
        break