迭代器（iterator）

def add(s, x):
 return s + x

def gen():
 for i in range(4):
  yield i

base = gen()
for n in [1, 10]:
 base = (add(i, n) for i in base)

print list(base)

这个东西输出可以脑补一下， 结果是[20,21,22,23], 而不是[10, 11, 12, 13]。

要说生成器，必须首先说迭代器
区分iterable,iterator与itertion
讲到迭代器，就需要区别几个概念:iterable,iterator,itertion, 看着都差不多，其实不然。下面区分一下。

itertion: 就是迭代,一个接一个(one after another),是一个通用的概念，比如一个循环遍历某个数组。
iterable: 这个是可迭代对象,属于python的名词，范围也很广，可重复迭代，满足如下其中之一的都是iterable:

• 可以for循环: for i in iterable
• 可以按index索引的对象，也就是定义了getitem方法，比如list,str;
• 定义了iter方法。可以随意返回。
• 可以调用iter(obj)的对象，并且返回一个iterator

iterator: 迭代器对象,也属于python的名词，只能迭代一次。需要满足如下的迭代器协议

• 定义了iter方法，但是必须返回自身
• 定义了next方法,在python3.x是next。用来返回下一个值，并且当没有数据了，抛出StopIteration可以保持当前的状态

首先str和list是iterable 但不是iterator:

In [13]: si = iter(s)

In [14]: si
Out[14]: <iterator at 0x7f9453279dd0>

In [15]: si.__iter__ # 有__iter__
Out[15]: <method-wrapper '__iter__' of iterator object at 0x7f9453279dd0> In [16]: si.next #拥有next
Out[16]: <method-wrapper 'next' of iterator object at 0x7f9453279dd0> In [20]: si.__iter__() is si #__iter__返回自己
Out[20]: True



In [1]: %paste
class DataIter(object):

 def __init__(self, *args):
  self.data = list(args)
  self.ind = 0

 def __iter__(self): #返回自身
  return self

 def next(self): #　返回数据
  if self.ind == len(self.data):
   raise StopIteration
  else:
   data = self.data[self.ind]
   self.ind += 1
   return data
## -- End pasted text --

In [9]: d = DataIter(1,2)

In [10]: for x in d: #　开始迭代
 ....:  print x
 ....:
1
2

In [13]: d.next() #　只能迭代一次,再次使用则会抛异常
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration        Traceback (most recent call last)
----> 1 d.next()
<ipython-input-1-c44abc1904d8> in next(self)
  10  def next(self):
  11   if self.ind == len(self.data):
---> 12    raise StopIteration
  13   else:
  14    data = self.data[self.ind]

从next函数中只能向前取数据,一次取一个可以看出来，不过不能重复取数据，那这个可不可以解决呢？
我们知道iterator只能迭代一次，但是iterable对象则没有这个限制，因此我们可以把iterator从数据中分离出来，分别定义一个iterable与iterator如下：

class Data(object): # 只是iterable:可迭代对象而不iterator:迭代器

 def __init__(self, *args):
  self.data = list(args)

 def __iter__(self): # 并没有返回自身
  return DataIterator(self)


class DataIterator(object): # iterator: 迭代器

 def __init__(self, data):
  self.data = data.data
  self.ind = 0

 def __iter__(self):
  return self

 def next(self):
  if self.ind == len(self.data):
   raise StopIteration
  else:
   data = self.data[self.ind]
   self.ind += 1
   return data

if __name__ == '__main__':
 d = Data(1, 2, 3)
 for x in d:
  print x,
 for x in d:
  print x,


1,2,3
1,2,3

Python支持在容器上迭代，通过两个方法实现，允许用户自定义，序列总是支持迭代方法.

迭代器的功能可以使用列表代替，但如果有很多值，列表就会占用太多的内存，而如果有可以一个接一个地计算值的函数，那么就可以在使用时采用计算一个值时获取一个值，占用更少内存。

迭代器对于变量,有两个方法iter(),next()

当遍历一个迭代器的时候，它会修改内部状态，导致你只能向前获取下一个元素，不能通过迭代器访问后面一个元素；也就是说当你通过迭代器访问了一个元素以后，在当前循环中不能后退继续访问该元素了，除非你重新生产迭代器对象进行遍历。

#迭代器对于变量
list1=[1,2,3,4,5]
it1=iter(list1)
print(next(it1))
print(next(it1))
print('=============')
for x in it1:
    print(x, end='\n')
print('=============')

#可以使用next()函数
list2=list('abcdefg')
it2=iter(list2)

while True:
    try:
        print(next(it2))
    except StopIteration:
        sys.exit()

输出结果如下:

1
2 =============
3
4
5 =============
a
b
c
d
e
f
g

对于要返回迭代器的类,要实现iterator.iter()，iterator.next()

迭代器对象被要求支持下面的两个方法，合起来形成迭代协议。

iterator._iter_()

返回迭代器对象自身。为了允许容器和迭代器被用于for和in语句中，必须实现该方法。

iterator._next_()
返回容器的下一个条目。如果没有更多的条目，抛出StopIteration异常

另外需要注意的是在迭代器中next方法是return下一个元素的值，不像下面介绍的生成器yield一个元素

class Fibs:
    def __init__(self):  # 初始化
        self.a = 0
        self.b = 1

    def __next__(self):  # 获取下一个条目
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return self.a

    def __iter__(self):  # 返回迭代器
        return self

fibs=Fibs()
for f in fibs:
    if f > 20:
        break

生成器(generator)

任何使用yield的函数都称之为生成器.

首先需要明确的就是生成器也是iterator迭代器，因为它遵循了迭代器协议.生成器函数跟普通函数只有一点不一样，就是把 return 换成yield,其中yield是一个语法糖，内部实现了迭代器协议，同时保持状态可以挂起。
（如果换成return 函数就返回了）

另外一种说法：生成器就是一个返回迭代器的函数，与普通函数的区别是生成器包含yield语句，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

使用yield，可以让函数生成一个序列，该函数返回的对象类型是”generator”，通过该对象连续调用next()方法返回序列值。

生成器函数只有在调用_next()_方法的时候才开始执行函数里面的语句.
在调用count函数时：c=count(7)，并不会打印”counting”只有等到调用c.next()时才真正执行里面的语句。每次调用next()方法时，count函数会运行到语句yield n处为止，next()的返回值就是生成值n，此处为了查看返回值打印了出来，可以去掉，再次调用next()方法时，函数继续执行yield之后的语句（熟悉Java的朋友肯定知道Thread.yield()方法，作用是暂停当前线程的运行，让其他线程执行），如：

yield作用就是返回一个生成器，它会保存当前函数状态，记录下一次函数被调用next的时候运行状态

a = (i for i in range(4))
print(a)
for i in a:
    print(i)
for i in a:
    print('==')
    print(i)

只输出0,1,2,3

def count(n):
    print("cunting")
    while n > 0:
        print('before yield')
        yield n  # 生成值：n
        print(n)
        n -= 1
        print('after yield')

c=count(7)
c.__next__()
#before yield
c.__next__()
# 7
# after yield
# before yield
c.__next__()
# 6
# after yield
# before yield

如果一直调用next方法，当执行到没有可迭代的值后，程序就会报错：

Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration

所以一般不会手动的调用next方法，而使用for循环

for i in count(5):  
    print (i)

def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if counter > n:
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
# f 是一个迭代器，由生成器返回生成
f = fibonacci(10)

while True:
    try:
        print(next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

def fibonacci():
    a=b=1
    yield a
    while True:
        a,b = b,a+b

        yield b

# f=fibonacci()
# print(type(fibonacci()))
# f.__next__()
# f.__next__()

for num in fibonacci():
    if num > 100:
        break
    print (num)
    time.sleep(1)

可以调试看输出，就明白了。

另外还有一种定义生成器的方法:生成器表达式”()”

my_generator = (x for x in range(3))
print(type(my_generator))
for i in my_generator:
    print(i)