迭代器和生成器

一，迭代器

迭代器最大的好处是：储存生成数据的方式，较储存生成数据的结果占用较少的内存。

若一个对象是可迭代对象，此对象不一定可以进行迭代；若一个对象是迭代器，则此对象一定可以进行迭代。迭代对象也可以同时为迭代器。

1，可迭代对象

如何判断对象是否为可迭代对象呢？在python中万物皆对象，只要在对象内部实现__iter__方法，则对象是可迭代对象，即可以使用for循环。

代码中判断：

from collections import Iterable
isinstance(对象名，Iterable)
# 返回布尔值进行判断

2，迭代器

如何判断对象是否为迭代器对象呢？在认定对象为可迭代对象（对应类中有__iter__方法）后，调用iter方法，对象自动调用__iter__中return,return的返回值应该为一个迭代器。迭代器中应有__iter__方法和__next__方法。调用next（对象）方法并触发对象中的__next__方法中的返回值。若迭代器出现报错 StopIteration时，for循环将自动结束迭代，并不报错。

代码中判断：
from collections import Iterator
isinstance(对象名，Iterator)
# 返回布尔值进行判断

3，总结

迭代一个对象的步骤为：

1）判断对象是否为可迭代对象（对象内部实现__iter__方法）。

2）调用iter方法并触发对象的__iter__方法的返回值（__iter__的返回值应该为一个迭代器）。

3）判断返回对象是否为一个迭代器（迭代器中应有__iter__方法和__next__方法。调用next（对象）方法并触发对象中的__next__方法中的返回值）。

4）判断迭代器如何结束（当迭代器 raise StopIteration时，for循环语句将自动处理，正常结束循环）。

4，为了更好的理解，附上代码

from collections import Iterable,Iterator
class Classmate():
def __init__(self):
self.names = list()
self.current_num = 0
def add(self,name):
self.names.append(name)
def __iter__(self):
"""只要在对象内部实现__iter__方法，
则对象是可迭代对象，即可以使用for循环"""
return self
# 可迭代对象可以返回自己作为迭代器，但是要保证实现了__iter__、__next__方法。
def __next__(self):
if self.current_num < len(self.names):
ret = self.names[self.current_num]
self.current_num += 1
return ret
else:
raise StopIteration # 当迭代器报错StopIteration时，for循环语句将自动处理，正常结束循环。
classmate = Classmate()
classmate.add("老大")
classmate.add("老二")
classmate.add("老三")
print("判断classmate是否是可以迭代对象：",isinstance(classmate,Iterable))
# classmate_iterator = iter(classmate)
print("判断classmate_iterator是否是迭代器：",isinstance(classmate_iterator,Iterator))
print(next(classmate))
for name in classmate:
print(name)

二，生成器

生成器的一大好处是：储存生成数据的方式。较return可返回结果时暂定程序，而后继续执行。

1，什么是生成器

生成器是一类特殊的迭代器， 它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了，使用更加方便，它依然可以使用next函数和for循环取值，而当调用next函数并触发__next__返回值无参数时，将会自动报错StopIteration （迭代器无此功能） 。

2，创建生成器的方法

1）将列表推导式的[] 换成（）

nums = (x*2 for x in range(10))
　　　　
next(nums)
/
for i in nums:

2) 函数创建生成器

只要在def中有yield关键字的 就称为 生成器。在函数中只要有yield,那个这就不是一个函数，而是一个生成器模板，在调用函数时就是在创建一个生成器对象。

3，yield生成器在代码中如何执行

当代码执行到yield语句时，将暂停程序，并返回数据，依然可以使用next函数和for循环取值。

当调用next函数并触发__next__返回值无参数时，将自动报错StopIteration。多个生成器对象先后执行，相互无影响。

为便于理解，附上实现 “斐波那契”生成器实例：

def create_num(all_num):
a,b = 0,1
current_num = 0
while current_num < all_num:
yield a
# 如果一个函数中有yield语句，那么这个就不在是函数，而是一个生成器的模板。
a,b = b,a+b
current_num += 1
# 如果在调用create_num的时候，发现这个函数中有yield那么此时，不是调用函数，而是创建一个生成器对象。
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最后

以上就是幸福大米为你收集整理的迭代器和生成器的全部内容，希望文章能够帮你解决迭代器和生成器所遇到的程序开发问题。

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