Python3 学习第六弹： 迭代器与生成器

1> 迭代器

	迭代的意思类似递归一般，不断地对一个对象做重复的操作。来看个例子：

    class Fibs:
        def __init__(self):
            self.last = self.now = 1
        def __iter__(self):  # __iter__定义用来返回一个包含__next_方法的对象。
            return self
        def __next__(self):  # __next__定义返回迭代后的数据，并迭代到下一个
            self.last, self.now = self.now, self.last + self.now
            if self.last>10:
                raise StopIteration #当没有任何元素时，__next__() 将产生StopIteration异常来告诉 for 语句停止迭代。
            return self.last
    >>> for i in Fibs():
        print(i)
    1
    2
    3
    5
    8
    >>> a = Fibs()
    >>> next(a)
    1
    >>> next(a)
    2
    >>> list(Fibs())
    [1, 2, 3, 5, 8]

	准确的说，一个实现了__iter__方法的对象是可迭代的，一个实现了__next__方法的对象则是迭代器。
	定义一个__iter__()方法返回一个具有 __next__() 的对象，如果这个类定义了 __next__() , 那么 __iter__() 仅需要返回 self：
	通过这样的对__iter__方法和__next__方法的操作，我们完全可以实现个人的Range()的迭代器。

    >>> class Range:
        def __init__(self, times):
            self.count = 0
            self.times = times
        def __iter__(self):
            return self
        def __next__(self):
            if self.count+1 > self.times:
                raise StopIteration
            self.count += 1
            return self.count-1
    >>> for i in Range(3):
        print(i)
    0
    1
    2

2> 生成器(generator)——用来创建迭代器的一个方便的工具

	简单来讲，通过yield能将函数变成生成器函数(generator)，python解释器会将其视为generator，在运行的过程中，在每次遇到yield时函数暂停并保存函数所有当前运行信息，返回yield的值。并在下一次__next__方法时从当前位置继续运行。

	一个简单例子：

    >>> def rev():
        yield 1
        yield 2
    >>> a = rev()
    >>> next(a)
    1
    >>> next(a)
    2
    >>> next(a)
    StopIteration # for会将StopIteration作为循环结束标志

	执行过程：
	1. 调用生成器函数rev将返回一个生成器
	2. 第一次调用__next__方法时，函数将在yield 1位置停止，并保存运行的位置及状态，返回1
	3. 第二次调用__next__方法时，函数从yield 1位置开始运行，再次在yield 2位置停止，并保存运行位置及状态，返回2
	4. 第三次调用__next__方法时，函数从yield 2位置开始执行，函数结束，不返回值，出现StopIteration错误

	来看一个复杂点的例子：

    >>> def Reverse(data):
            for index in range(len(data)-1, -1, -1):
                yield data[index]
    >>> for i in Reverse('golf'):
        print(i, end='')
    flog
    >>> Reverse('golf')
    <generator object Reverse at 0x0000000003EC2FC0>
    >>> rev = Reverse('golf')
    >>> next(rev)
    'f'
    >>> next(rev)
    'l'

	对于上面中用for来遍历这个生成器来说，执行步骤大概是这样的：
	1. 调用生成器函数将返回一个生成器
	2. 第一次调用__next__方法时，生成器开始执行，直到遇到yield时暂停，保存生成器函数中的所有执行及状态(对于这个例子来说，生成器函数将会在while循环中暂停，并且保存while执行状态，在下次调用时从当前状态开始执行)，并将yield的参数作为返回值。
	3. 之后再调用__next__方法时，生成器将在上次暂停的地方继续执行。
	4. 不断循环重复上述两步骤。
	5. 当调用__next__方法生成器产生StopIteration异常时,for循环结束。

	一个更复杂的例子：(利用递归将多重的列表展开)

    >>> def flat(s):
        try:
            try:
                s+'' # 判断是否为字符串
            except TypeError:
                pass
            else:
                raise TypeError
            for sub in s:
                for element in flat(sub):
                    yield element
        except TypeError: # 是字符串直接返回
            yield s
    >>> list(flat(['a',[['b'],['c']]]))
    ['a', 'b', 'c']
    >>> list(flat([1,[['2'],3]]))
    [1, '2', 3]
    >>> list(flat([1,[[2],3]]))
    [1, 2, 3]
    >>> list(flat([['Sun', ['Moon']],'god']))
    ['Sun', 'Moon', 'god']