python迭代器與生成器的詳細介紹

一.什麼玩意是迭代器？

先說說什麼是迭代吧，迭代就是一件事情重複很多次，比如說for循環。

for迴圈可以對一切有iter方法的物件進行迭代，那麼什麼是iter方法呢？

一個物件是否可迭代，全都取決於這個物件是否有iter方法，呼叫物件的iter方法，就回回傳一個迭代器，這個迭代器一定有next方法，在當呼叫這個迭代器的next方法時，迭代器就回回它的下一個值，當迭代器中沒有值可以回傳了，就回拋出一個名為StopIteration的異常，停止迭代。

迭代器還有個很重要的特性，就是不可逆，只能前進，不能後退。

for迴圈就是這樣運作的，for迴圈在迴圈一個物件的時候，會呼叫這個物件的iter方法，得到迭代器，然後在呼叫這個迭代器的next方法，去得到這個迭代器中包涵的每個值。

二.列表和迭代器的差別在哪裡？如何可以實作一個基本的迭代器？

迭代器的工作方式，是在使用的時候計算一個值來取得一個值，而列表呢，是一次性取得所有的值，如果有很多值，就會佔用很大的記憶體。

當自己建立一個物件時，如何讓自己的物件可迭代？

class test_class:

    def init(self,start_num,stop_num):

#    self.start_num = start_num

    def next(self):

if

# . ##        return

##test_obj = test_class(0,0333)

print test_obj.next()

>>>1

print test_obj.next()

#> >>2

print test_obj.next()

>>>3

三.什麼是產生器？

個人的理解，生成器是個比較特殊的可迭代對象，它與其他的可迭代對像不太一樣的地方，就是，其他的可迭代對象需要調用iter方法，返回個迭代器對象，然後透過迭代器物件去執行next方法，取得迭代器中的值，但是生成器直接可以被迭代，無需執行iter方法。

在python中產生器有兩種表達式：

函數式產生器：也就是字面上，在常規的函數中定義的生成器，語句的返回值不再使用return去返回，而是使用yield關鍵字每次返回一個結果,一個函數中不可以有多個return，但是可以有多個yield，函數中的每一個yield都會回傳一個結果，每執行一個yield，函數的執行狀態都會被'掛起'可以理解為暫停，下次繼續呼叫這個函數的時候，會從上次掛起的位置繼續向下執行。

下面是關於函數式產生器的範例：

下面這個例子驗證了yield的兩個特性，第一個是一個函數可以yield多個值，有多個yield，另外一個就是函數式產生器的掛起特性。

def func1():

    yield 1

    print "第一個yield執行完成~"

#    yield 2

#  # 

## 

      3

       第三個yield執行完成~產生器

：使用類似清單推導式的方法，但是傳回的物件不再是一個列表，而是一個可以按需產生結果的一個物件（生成器）。

       例1:        for i in (i for i in

            print i

#(i for i in range(5)) 這個是產生器運算式。

（i for i in range(10000)) =  def test(): for i in range(10000):yield i

這兩個種寫法起到的作用是一樣的，只不過是寫法不同，一個是生成器表達式，另一個是函數式產生器。

有沒有覺得這種生成器表達式和列表推導式看起來很像，不同的地方就在於列表推導式是使用［］中括號，而生成器表達式使用的是（）小括號？

事實就是如此，它們之間的語法確實只差一個括號，但是，生成器表達式更節省記憶體空間。

關於生成器，大致就說的差不多了，最後來個總結：

生成器的定義方法與普通的函數是一模一樣的，不同的地方就是生成器使用yield返回一個值，函數使用return回傳一個值。

在python中，生成器會自動實作迭代協議，在沒有值可以回傳的時候，回傳一個StopIteration異常。

產生器使用yield語句傳回一個值。 yield語句掛起該生成器函數的狀態，保留足夠的訊息，以便之後從它離開的地方繼續執行。

下面的範例是清單推導式和產生器運算式執行的效率對比，有興趣的小夥伴可以在自己電腦上執行一下試試看。

#列表解析

sum([i for i in range(100000000)])#記憶體佔用大,機器容易卡死

#產生器表達式

sum(i for i in range(100000000))#幾乎不佔記憶體

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