python 迭代器與生成器區別

不錯的講解，生成器是一類特殊的迭代器，在迴圈遍歷自定義容器物件時,會使用python內建函式iter()呼叫遍歷物件的_iter_(self)獲得乙個迭代器,之後再迴圈對這個迭代器使用next()呼叫迭代器物件的_next_(self) 。

python中生成器和迭代器的區別(**在python3.5下測試)：

定義：對於list、string、tuple、dict等這些容器物件,使用for迴圈遍歷是很方便的。在後台for語句對容器物件呼叫iter()函式。iter()是python內建函式。 iter()函式會返回乙個定義了next()方法的迭代器物件，它在容器中逐個訪問容器內的元素。next()也是python內建函式。在沒有後續元素時，next()會丟擲乙個stopiteration異常，通知for語句迴圈結束。

迭代器是用來幫助我們記錄每次迭代訪問到的位置，當我們對迭代器使用next()函式的時候，迭代器會向我們返回它所記錄位置的下乙個位置的資料。實際上，在使用next()函式的時候，呼叫的就是迭代器物件的_next_方法（python3中是物件的_next_方法，python2中是物件的next()方法）。所以，我們要想構造乙個迭代器，就要實現它的_next_方法。但這還不夠，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我們還要為迭代器實現_iter_方法，而_iter_方法要返回乙個迭代器，迭代器自身正是乙個迭代器，所以迭代器的_iter_方法返回自身self即可。

2，可迭代物件：實現了迭代器協議物件。list、tuple、dict都是iterable（可迭代物件），但不是iterator（迭代器物件）。但可以使用內建函式iter()，把這些都變成iterable（可迭代器物件）。

3，for item in iterable 迴圈的本質就是先通過iter()函式獲取可迭代物件iterable的迭代器，然後對獲取到的迭代器不斷呼叫next()方法來獲取下乙個值並將其賦值給item，當遇到stopiteration的異常後迴圈結束

python自帶容器物件案例：

# 隨便定義乙個list
listarray=[1,2,3]
# 使用iter()函式
itername=iter(listarray)
print(itername)
# 結果如下：是乙個列表list的迭代器
# print(next(itername))
print(next(itername))
print(next(itername))
print(next(itername))#沒有迭代到下乙個元素，直接丟擲異常
# 1# 2
# 3# traceback (most recent call last):
#   file "test07.py", line 32, in # stopiteration
---------------------

python中乙個實現了_iter_方法和_next_方法的類物件，就是迭代器，如下案例是計算菲波那切數列的案例

class fib(object):
def __init__(self, max):
super(fib, self).__init__()
self.max = max
def __iter__(self):
self.a = 0
self.b = 1
return self
def __next__(self):
fib = self.a
if fib > self.max:
raise stopiteration
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return fib
# 定義乙個main函式，迴圈遍歷每乙個菲波那切數
def main():
# 20以內的數
fib = fib(20)
for i in fib:
print(i)
# 測試
if __name__ == '__main__':
main()

解釋說明：

在本類的實現中，定義了乙個_iter_(self)方法，這個方法是在for迴圈遍歷時被iter()呼叫，返回乙個迭代器。因為在遍歷的時候，是直接呼叫的python內建函式iter()，由iter()通過呼叫_iter_(self)獲得物件的迭代器。有了迭代器，就可以逐個遍歷元素了。而逐個遍歷的時候，也是使用內建的next(）函式通過呼叫物件的_next_(self)方法對迭代器物件進行遍歷。所以要實現_iter_(self)和_next_(self)這兩個方法。

而且因為實現了_next_(self)方法，所以在實現_iter_(self)的時候，直接返回self就可以。

總結一句話就是：

在迴圈遍歷自定義容器物件時,會使用python內建函式iter()呼叫遍歷物件的_iter_(self)獲得乙個迭代器,之後再迴圈對這個迭代器使用next()呼叫迭代器物件的_next_(self)。

注意點：_iter_(self)只會被呼叫一次,而_next_(self)會被呼叫 n 次，直到出現stopiteration異常。

作用：>延遲操作。也就是在需要的時候才產生結果，不是立即產生結果。

注意事項：

>生成器是只能遍歷一次的。

>生成器是一類特殊的迭代器。

分類：第一類：生成器函式：還是使用 def 定義函式，但是，使用yield而不是return語句返回結果。yield語句一次返回乙個結果，在每個結果中間，掛起函式的狀態，以便下次從它離開的地方繼續執行。

如下案例加以說明：

# 菲波那切數列
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return '親！沒有資料了...'
# 呼叫方法，生成出10個數來
f=fib(10)
# 使用乙個迴圈捕獲最後return 返回的值，儲存在異常stopiteration的value中
while  true:
try:
x=next(f)
print("f:",x)
except stopiteration as e:
print("生成器最後的返回值是：",e.value)
break

第二類：生成器表示式：類似於列表推導，只不過是把一對大括號變換為一對小括號()。但是，生成器表示式是按需產生乙個生成器結果物件，要想拿到每乙個元素，就需要迴圈遍歷。

如下案例加以說明：

# 乙個列表
xiaoke=[2,3,4,5]
# 生成器generator，類似於list，但是是把改為()
gen=(a for a  in xiaoke)
for  i  in gen:
print(i)
#結果是：23
45# 為什麼要使用生成器？因為效率。
# 使用生成器表示式取代列表推導式可以同時節省 cpu 和 記憶體(ram)。
# 如果你構造乙個列表(list)的目的僅僅是傳遞給別的函式,
# 比如 傳遞給tuple()或者set(), 那就用生成器表示式替代吧!
# 本案例是直接把列表轉化為元組
kk=tuple(a for a in xiaoke)
print(kk)
#結果是：
(2, 3, 4, 5)
# python內建的一些函式，可以識別這是生成器表示式，外面有一對小括號，就是生成器
result1=sum(a for a in range(3))
print(result1)
# 列表推導式
result2=sum([a for a in range(3)])
print(result2)

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Python生成器與迭代器

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