python-生成器、迭代器理解

迭代器

顾名思义，迭代器就是用于迭代操作（for 循环）的对象，它像列表一样可以迭代获取其中的每一个元素，任何实现了__next__ 方法 （python2 是 next）的对象都可以称为迭代器。

它与列表的区别在于，构建迭代器的时候，不像列表把所有元素一次性加载到内存，而是以一种延迟计算（lazy evaluation）方式返回元素，这正是它的优点。比如列表含有中一千万个整数，需要占超过400M的内存，而迭代器只需要几十个字节的空间。因为它并没有把所有元素装载到内存中，而是等到调用 next 方法时候才返回该元素（按需调用 call by need 的方式，本质上 for 循环就是不断地调用迭代器的next方法）。

以斐波那契数列为例来实现一个迭代器：

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class Fib(object):
    def __init__(self, n):
        self.pre_pre = 0
        self.pre = 1
        """
        :param n: int, 指明生成数列的前n个数
        """
        self.n = n
        # index用来保存当前⽣成到数列中的第几个数了
        self.index = 0

    def __next__(self):
        if self.n > 0 and self.index < self.n:
            value = self.pre
            self.pre_pre,self.pre = self.pre, self.pre_pre+self.pre
            self.index +=1
            return value
        else:
            return StopIteration()

    def __iter__(self):
        return self

def main():
    # 传入 10, 输出10位斐波那契数列 1,1,2,3,5,8,13,21,34,55
    resp=[]
    n=10
    f = Fib(n)
    for i in range(0,n):
        resp.append(f.__next__())
    print(resp)
if __name__ == '__main__':
    main()
#[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

生成器

生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一，生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写iter()和next()方法了，只需要一个yiled关键字。 生成器一定是迭代器（反之不成立），因此任何生成器也是以一种懒加载的模式来生成值。用生成器来实现斐波那契数列：

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from itertools import islice


def fib():
    prev, curr = 0, 1
    while True:
        yield curr  # 循环探针yield
        prev, curr = curr, curr + prev


def main():
    f = fib()
    resp = list(islice(f, 0, 10))  # [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
    return resp


if __name__ == '__main__':
    print(main())