python基础之迭代器协议和生成器（二）

一、什么是迭代器：

　迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。

　　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。

　　迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

　　迭代器的特点：只能往前不会后退。

　　迭代器有两个基本的方法：__iter__ 和 __next__或者iter()和next()。

　　　　1、iter方法：返回迭代器对象本身

　　　　2、next方法：返回迭代器的下一个元素

　　可迭代的：只要对象本身有__iter__方法，那它就是可迭代的。

　　字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

list = [1,2,3,4] #list列表
r = iter(list)用iter方法将list转成迭代器赋值给r
print(next(r)) #用next方法使用迭代器r，并输出结果
print(next(r)) #因为迭代器是一次性的，so，要想看下面的内容，\
                       # 还得用next方法使用迭代器r，并输出结果
----------------以下是输出结果--------------------

>>> print(next(r))
1
>>> print(next(r))
2
>>> print(next(r))
3
>>> print(next(r))
4
>>>

二、迭代器的优点：

1、迭代器提供了一种不依赖于索引的取值方式，这样就可以遍历那些没有索引的可迭代对象了（字典，集合，文件）；

2、迭代器与列表比较，迭代器是惰性计算的，更节省内存。

三、迭代器的缺点：

1、无法获取迭代器的长度，使用不如列表索引取值灵活；

2、一次性的，只能往后取值，不能倒着取值。就像象棋里卒一样不能倒着走。

用代码展示如下：

下面来用代码展示一下吧：
>>> d={"a":1,"b":2,"c":3}　　#定义了一个字典
>>> r = iter(d)　　#用iter方法将字典转成了一个迭代器并赋值给r
>>> while True:　　#定义了一个死循环
...     print(next(r))　　#用next调用迭代器r
...
a　　　　#一直循环next的话，超出了元素的个数的时候就会报错

b 
c

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 2, in <module>
StopIteration #报错的内容

正确的代码如下：

while循环
d = {"a":1,"b":2,"c":3}
r = iter(d)
while True: #加上try之后，它会自己判断，超出后会自动break
    try:
        print(next(r))
    except StopIteration:
        break
----------输出内容-------------

a
b
c

d = {"a":1,"b":2,"c":3}
for i in d:     #for循环，遍历字典的中的每一个元素
    print(i)
----------输出-----------
a
b
c

总结：不难看出for的作用是遍历迭代器——对一个迭代器（实现了 __next__）或者可迭代对象（实现了 __iter__）。

查看可迭代对象与迭代器对象：

#查看是否是可迭代对象(True为是,False为否)
print(isinstance(s,Iterable))   #------>True
print(isinstance(l,Iterable))   #------>True
print(isinstance(t,Iterable))   #------>True
print(isinstance(d,Iterable))   #------>True
print(isinstance(set1,Iterable))    #------>True
print(isinstance(f,Iterable))   #------>True
 
#查看是否是迭代器
f.__next__()
print(isinstance(s,Iterator))   #--------->False  #字符串
print(isinstance(l,Iterator))   #--------->False  #列表
print(isinstance(t,Iterator))   #--------->False  #元组
print(isinstance(d,Iterator))   #--------->False  #字典
print(isinstance(set1,Iterator))    #--------->False  #集合
print(isinstance(f,Iterator))   #--------->True  #文件

四、生成器

定义：

　　　　在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

　　　　跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

　　　　在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值。并在下一次执行 next()方法时从当前位置继续运行。

　　下面用实例使用 yield 实现斐波那契数列：

def fibonacci(n):   #生成器函数-斐波那契数列
    a,b,counter = 0,1,0
    while True:
        if (counter > n):
            return
        yield a
        a,b=b,a+b
        counter += 1
f = fibonacci(10)   # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print(next(f),end=" ")
    except StopIteration:
        break

生成器与return有何区别？

　　return只能返回一次函数就彻底结束了，而yield能返回多次值。

　　函数在暂停以及继续下一次运行时的状态是由yield保存

　　return作用：

　　在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕；

　　如果遇到return,在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。