python的迭代器与生成器实例详解

 
也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法（因为 fab(5) 是一个 generator 对象，该对象具有 next() 方法），这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程：

>>> f = fab(3)
>>> f.next()
1
>>> f.next()
1
>>> f.next()
2
>>> f.next()
 
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#62>", line 1, in <module>
  f.next()
StopIteration

return作用

在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕；如果遇到return,如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。例如
 

>>> s = fab(5)
>>> s.next()
1
>>> s.next()
 
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#66>", line 1, in <module>
  s.next()
StopIteration

示例代码5  文件读取

 def read_file(fpath): 
  BLOCK_SIZE = 1024 
  with open(fpath, 'rb') as f: 
    while True: 
      block = f.read(BLOCK_SIZE) 
      if block: 
        yield block 
      else: 
        return

如果直接对文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield，我们不再需要编写读文件的迭代类，就可以轻松实现文件读取。