Python迭代器與生成器

迭代器

什么是迭代器

首先迭代是指python中訪問元素的一種方式，迭代器是一個可以記住遍歷位置的對象，因此不會像列表那樣一次性全部生成，而是可以等到用的時候才生成，因此節(jié)省了大量的內(nèi)存資源

可迭代對象

類似于list、tuple、str 等類型的數(shù)據(jù)可以使用for循環(huán)遍歷語法從其中依次拿到數(shù)據(jù)并進行使用，我們把這個過程稱為遍歷，也稱迭代。python中可迭代的對象有list（列表）、tuple（元組）、dirt（字典）、str（字符串）set等

除此之外還可以通過instance來判斷平常使用的字符串，列表，元組和字典等，若s是一個**Iterable（可迭代對象）**則結(jié)果返回為True

# 導(dǎo)入Iterable,Iterator模塊
from collections.abc import Iterable,Iterators = "abcdefgh"
print(isinstance(s,Iterable)) # True
print(isinstance(s,Iterator)) # Falsel = [1,2,3,4,5,6,7,8]
print(isinstance(s,Iterable)) # True
print(isinstance(s,Iterator)) # Falset = (1,2,3,4,5,6,7,8)
print(isinstance(s,Iterable)) # True
print(isinstance(s,Iterator)) # False

只是名義上的 可迭代對象/迭代器 還不夠，具有相應(yīng)的功能才算是完整。首先，對于__iter__方法，它需要具有一個可以返回一個迭代器對象的功能（這個對象可以是自己(前提是本身就是一個迭代器），也可以是其它迭代器）；對于__next__方法，它是用于獲取迭代器（Iterator）中的下一個元素。它的基本語法是：

迭代器的應(yīng)用

next(iterator[, default])

• iterator 是要獲取下一個元素的迭代器對象。
• default 是一個可選參數(shù)，表示在迭代器耗盡時返回的默認(rèn)值。如果不提供 default 參數(shù)且迭代器耗盡，則會引發(fā) StopIteration 異常。

以下是一些next()方法的用例

# 創(chuàng)建一個列表和迭代器對象
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iterator = iter(my_list)# 逐個獲取迭代器中的元素
print(next(my_iterator))  # 輸出: 1
print(next(my_iterator))  # 輸出: 2
print(next(my_iterator))  # 輸出: 3# 使用默認(rèn)值處理迭代器耗盡的情況
print(next(my_iterator, "End"))  # 輸出: 4
print(next(my_iterator, "End"))  # 輸出: 5
print(next(my_iterator, "End"))  # 輸出: End

next() 方法在循環(huán)中經(jīng)常被用來逐個處理迭代器中的元素，直到迭代器耗盡或滿足某個條件。這種方式可以避免一次性加載整個序列到內(nèi)存中，節(jié)省資源并提高效率

生成器

什么是生成器

生成器（generator）也是一種迭代器，在每次迭代時返回一個值，直到拋出 StopIteration異常。它有兩種構(gòu)造方式：

生成器表達式

和列表推導(dǎo)式的定義類似，生成器表達式使用 () 而不是 [] ，比如：

print((i for i in range(5)))
# <generator object <genexpr> at 0x00000235C67B9700>nums = (i for i in range(5))
for num in nums:print(num)
# 0 1 2 3 4print(isinstance(nums, Iterable))  # True 表示nums屬于可迭代對象
print(isinstance(nums, Iterator))  # True 表示nums屬于迭代器

生成器函數(shù)

含有 yield 關(guān)鍵字的函數(shù)，調(diào)用該函數(shù)時會返回一個生成器。生成器對象可以通過調(diào)用其方法（例如 next()）來逐步執(zhí)行函數(shù)體中的代碼，每次調(diào)用會產(chǎn)生一個值，并在遇到 yield 語句時暫停執(zhí)行。

def my_generator():for i in range(10):print(i)if i > 7:yield '大于7'# 使用生成器函數(shù)
gen = my_generator()
for i in gen:print(i)
# 0 1 2 3 4 5 6 7 8大于7 9大于7# __next__方法
gen = my_generator()
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))# 0 1 2 3 4 5 6 7 8大于7 9大于7 超過最大值然后報錯
# print(next(gen))
#           ^^^^^^^^^
# StopIteration

調(diào)用該函數(shù)的時候不會立即執(zhí)行代碼，而是返回了一個生成器對象；
當(dāng)使用 next() (在 for 循環(huán)中會自動調(diào)用 next() ) 作用于返回的生成器對象時，函數(shù) 開始執(zhí)行，在遇到 yield 的時候會『暫?！?#xff0c;并返回當(dāng)前的迭代值；
當(dāng)再次使用 next() 的時候，函數(shù)會從原來『暫停』的地方繼續(xù)執(zhí)行，直到遇到 yield語 句，如果沒有 yield 語句，則拋出異常

簡而言之，就是 next 使函數(shù)執(zhí)行， yield 使函數(shù)暫停

.send()方法

當(dāng)我們使用 send(value) 方法發(fā)送一個值到生成器時，該值會成為生成器函數(shù)中對應(yīng) yield 表達式的結(jié)果，并且生成器會從暫停的位置繼續(xù)執(zhí)行

def my_generator():x = yield 'Ready'  # 第一次調(diào)用 send() 方法將被忽略yield f'Received: {x}'gen = my_generator()
print(next(gen))          # 輸出: 'Ready'
print(gen.send('Hello'))  # 輸出: 'Received: Hello'

.close()方法

我們可以使用 close() 方法來關(guān)閉一個生成器。生成器被關(guān)閉后，再次調(diào)用 next() 方法，不管能否遇到 yield 關(guān)鍵字，都會拋出 StopIteration 異常

def my_generator():for i in range(10):print(i)if i > 7:yield '大于7'# 使用生成器函數(shù)
gen = my_generator()
gen.close() # 關(guān)閉生成器
print(next(gen))
# StopIteration 報錯