廖雪峰Python教程之生成器和迭代器

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我是靠谱客的博主魁梧大神，这篇文章主要介绍廖雪峰Python教程之生成器和迭代器，现在分享给大家，希望可以做个参考。

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。
1.generator-生成器
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？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。
方法1：把一个列表生成式的[] 改成()就可以了

list = [x*x for x in range(5)]
list

Out：
[0, 1, 4, 9, 16]

换成（），输出是一个generator

generatorOBJ = (x*x for x in range(5))
generatorOBJ

Out：
<generator object <genexpr> at 0x0000014929B268E0>

我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

next(generatorOBJ)

Out：
0

正确的输出方法是使用for循环，因为generator生成器是一个可迭代的对象

for i in generatorOBJ:
    print(i)

Out：
0
1
4
9
16

所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

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。

方法2：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):
        print(b)
        a,b = b , a+b
        n = n+1
    return b
fib(5)

Out：
1
1
2
3
5
8

generator写法：

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

Out：
<generator object fib at 0x0000014929B26258>

for n in fib(6):
    print(n)

Out：
1
1
2
3
5
8

2.iterator-迭代器
我们已经知道，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。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。
你可能会问，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。

Python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

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