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　　好程序員Python培訓分享Python生成器與迭代器，Python生成器與迭代器對于喜歡Python開發的小伙伴們來說應該是不陌生的，不了解的小伙伴也沒有關系，本篇文章好程序員Python培訓小編就給小伙伴們詳解一下Python生成器與迭代器，感興趣的小伙伴就隨小編來了解一下吧。

列表生成式:

例一：

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

print(a)

輸出：

[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])

輸出:

[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])

輸出：

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

生成器：

通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那后面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

要創建一個generator，有很多種方法。diyi種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就創建了一個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)

輸出：

<generator object <genexpr> at 0x00000276586C1F48>

創建L和g的區別僅在于最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。

我們可以直接打印出list的每一個元素，可以通過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))

輸出：

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))

輸出：

18

21

24

因為generator保存的是算法，每次調用next(g)就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最后一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤。正確的方法是使用for循環，因為generator也是可迭代對象：

例三：

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

for i in g:

    print(i)

當我們創建了一個generator后，基本上永遠不會調用next()方法，而是通過for循環來迭代它。

generator非常強大。如果推算的算法比較復雜，用類似列表生成式的for循環無法實現的時候，還可以用函數來實現。

比如，著名的斐波拉契數列（Fibonacci），除diyi個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得到：

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

斐波拉契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函數把它打印出來卻很容易：

def fib(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

        print b

        a, b = b, a + b

        n = n + 1

上面的函數可以輸出斐波那契數列的前N個數：

>>> fib(6)

1

1

2

3

5

8

仔細觀察，可以看出，fib函數實際上是定義了斐波拉契數列的推算規則，可以從diyi個元素開始，推算出后續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。

也就是說，上面的函數和generator僅一步之遙。要把fib函數變成generator，只需要把print(b)改為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'

這就是定義generator的另一種方法。如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那么這個函數就不再是一個普通函數，而是一個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))

輸出：

<generator object fib at 0x0000023DC66C1F48>

調用方法：   ##但是用for循環調用generator時，\

            ##發現拿不到generator的return語句\

            ##的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中：

for i in fib(5):

    print(i)

輸出：

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__())

輸出：

1

1

2

test

3

5

send方法有一個參數，該參數指定的是上一次被掛起的yield語句的返回值

還可通過yield實現在單線程的情況下實現并發運算的效果

#_*_coding:utf-8_*_

__author__ = 'Alex Li'

import time

def consumer(name):

  print("%s 準備吃包子啦!" %name)

  while True:

    baozi = yield

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

def producer(name):

  c = consumer('A')

  c2 = consumer('B')

  c.__next__()

  c2.__next__()

  print("老子開始準備做包子啦!")

  for i in range(10):

    time.sleep(1)

    print("做了2個包子!")

    c.send(i)

    c2.send(i)

producer("alex")

通過生成器實現協程并行運算

迭代器:

可以直接作用于for循環的數據類型有以下幾種：

一類是集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str等；

一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

這些可以直接作用于for循環的對象統稱為可迭代對象：Iterable。

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterable對象：

>>> 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循環，還可以被next()函數不斷調用并返回下一個值，直到最后拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。

*可以被next()函數調用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象：

>>> 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對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)

True

>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)

True

為什么list、dict、str等數據類型不是Iterator？

這是因為Python的Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以被next()函數調用并不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。可以把這個數據流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數實現按需計算下一個數據，所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數據時它才會計算。

Iterator甚至可以表示一個無限大的數據流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能存儲全體自然數的。

小結:

凡是可作用于for循環的對象都是Iterable類型；

凡是可作用于next()函數的對象都是Iterator類型，它們表示一個惰性計算的序列；

集合數據類型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函數獲得一個Iterator對象。

Python3的for循環本質上就是通過不斷調用next()函數實現的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:

    pass

實際上完全等價于：

# 首先獲得Iterator對象:

it = iter([1, 2, 3, 4, 5])

# 循環:

while True:

    try:

        # 獲得下一個值:

        x = next(it)

    except StopIteration:

        # 遇到StopIteration就退出循環

        break

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