迭代器和生成器

1、列表生成式

列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。
举个例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：

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>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循环：

>>> L = []`
>>> for x in range(1, 11):
...    L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。

for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

小结:
运用列表生成式，可以快速生成list，可以通过一个list推导出另一个list，而代码却十分简洁。

2、生成器

    通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

    所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

>> L = [x * x for x in range(10)]
>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>> g = (x * x for x in range(10))
>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

>> next(g)
0
>> next(g)
1
>> next(g)
4
>> next(g)
9
>> next(g)
16
>> next(g)
25
>> next(g)
36
>> next(g)
49
>> next(g)
64
>> next(g)
81
>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

从前面我们知道一个概念：generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

>> g = (x * x for x in range(10))
>> for n in g:
...     print(n)
... 
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

注意，赋值语句：
    a, b = b, a + b
相当于：
    t = (b, a + b) # t是一个tuple
    a = t[0]
    b = t[1]

但不必显式写出临时变量t就可以赋值。

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：
>>> fib(10)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
done

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b
        n += 1
    return "done"

print(fib(6))
f = fib(6)
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())

执行结果：
D:\Python18\venv\Scripts\python.exe D:/Python18/day04/斐波那契数列.py

1
1
2

断点分析：
（1）定义fib函数，传入参数为max；
（2）将fib(6)传入6作为参数生成一个生成器并赋值给f，可以通过print(fib(6))查看生成器的内存地址；
（3）print(f.__next__()取出生成器的第一个值，此时会直接调用fib函数处理；
（4）初始值n=0、a=0、b=1，判断n<6执行yield b保存了函数的中断状态，并返回了b的值。此时print(f.__next__()执行的结果为1；
（5）再执行print(f.__next__()取第二个值，此时会跳回yield b，返回函数中断时保存的状态，然后执行a,b = b,a+b，此时a=b，即a=1;b=a+b,即b=1。
（6）执行n += 1，n的值加1，然后回到while循环判断；
（7）判断1 < 6，继续执行yield b。继续保存函数中断状态，并返回b的值。此时返回print(f.__next__()的执行结果为1；
（8）同理，再执行第三个print(f.__next__()取出第三个值，执行结果为2。从而最后的直接结果打印为：
1
1
2

这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。

同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b
        n += 1
    return "done"

for n in fib(6):
    print(n)

执行结果：
1
1
2
3
5
8

但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b
        n += 1
    return "done"
f = fib(6)
while True:
   try:
       x = next(f)
       print(x)
   except StopIteration as e:
       print('Generator return value:', e.value)
       break

执行结果：
f: 1
f: 1
f: 2
f: 3
f: 5
f: 8
Generator return value: done

还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果：以下的执行相当于在串行的过程中实现了并发的效果，也成为协程。

#!/usr/bin/python
# _*_ coding:utf-8 _*_
# Aothr: Kim

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield
       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))

def producer(name):
    c = consumer('A')    #生成一个c的生成器
    c2 = consumer('B')   #生成一个c2的生成器
    c.__next__()        #执行producer()时，会直接调用到consumer，然后打印A 准备吃包子啦!到了yield直接中断
    c2.__next__()       #同上，打印B 准备吃包子啦!
    print("老子开始准备做包子啦!")
    for i in range(3):    #循环0~2的序列
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)   
        #此时使用send将i的值发送给yield，继续执行 print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))，执行结果为：包子[0]来了,被[A]吃了!while True死循环又到了yield，中断函数。执行下一步。
        c2.send(i)   #同上，执行结果为：包子[0]来了,被[B]吃了!至此i=0执行完毕，继续下一个i=1的循环。

producer("alex")

执行结果：
A 准备吃包子啦!
B 准备吃包子啦!
老子开始准备做包子啦!
做了2个包子!
包子[0]来了,被[A]吃了!
包子[0]来了,被[B]吃了!
做了2个包子!
包子[1]来了,被[A]吃了!
包子[1]来了,被[B]吃了!
做了2个包子!
包子[2]来了,被[A]吃了!
包子[2]来了,被[B]吃了!

3、迭代器

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

for x in range(5):
    print(x)

实际上完全等价于：

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([0,1, 2, 3, 4])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break

当前名称：Python入门篇（八）之迭代器和生成器
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