python的迭代器与生成器实例详解

1.2 使用迭代器

使用内建的工厂函数iter(iterable)可以获取迭代器对象：

>>> lst = range(5)
>>> it = iter(lst)
>>> it
<listiterator object at 0x01A63110>

使用next()方法可以访问下一个元素：

>>> it.next()
 
>>> it.next()
 
>>> it.next()

python处理迭代器越界是抛出StopIteration异常

>>> it.next()
 
>>> it.next
<method-wrapper 'next' of listiterator object at 0x01A63110>
>>> it.next()
 
>>> it.next()
 
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#27>", line 1, in <module>
  it.next()
StopIteration

了解了StopIteration，可以使用迭代器进行遍历了

lst = range(5)
it = iter(lst)
try:
  while True:
    val = it.next()
    print val
except StopIteration:
  pass

事实上，因为迭代器如此普遍，python专门为for关键字做了迭代器的语法糖。在for循环中，Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器，自动调用next()获取元素，还完成了检查StopIteration异常的工作。如下

>>> a = (1, 2, 3, 4)
>>> for key in a:
  print key

首先python对关键字in后的对象调用iter函数迭代器，然后调用迭代器的next方法获得元素，直到抛出StopIteration异常。

1.3 定义迭代器
 
下面一个例子——斐波那契数列
 

# -*- coding: cp936 -*-
class Fabs(object):
  def __init__(self,max):
    self.max = max
    self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 #特别指出：第0项是0，第1项是第一个1.整个数列从1开始
  def __iter__(self):
    return self
  def next(self):
    if self.n < self.max:
      r = self.b
      self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
      self.n = self.n + 1
      return r
    raise StopIteration()
 
print Fabs(5)
for key in Fabs(5):
  print key

结果

<__main__.Fabs object at 0x01A63090>

2. 迭代器

带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），几个例子说明下（还是用生成斐波那契数列说明）
 
可以看出代码3远没有代码1简洁，生成器（yield）既可以保持代码1的简洁性，又可以保持代码3的效果
 
示例代码4　
 

def fab(max):
  n, a, b = 0, 0, 1
  while n < max:
    yield b
    a, b = b, a + b
    n = n = 1

执行

>>> for n in fab(5):
  print n

简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。