title: python迭代器与生成器
data: 2018-4-7
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迭代器
迭代器（Iterator）是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()
python中对常见的迭代器使用场景是循环语句for，它用迭代器封装集合，并且逐个访问集合元素以执行循环体。比如：
for num in range(5):
print(num)
其中的range()返回一个包含所指定元素的集合，而for语句将其封装成一个迭代器后访问。
使用iter()调用可以将列表、集合转换成迭代器，比如下面的 t 就是一个迭代器：
>>> mylist = [1,3,4,8,6,9]
>>> t = iter(mylist)
>>> print(t)
<listiterator object at 0x00000000025F39B0>
迭代器和普通python对象的区别是迭代器有一个next()方法，每次调用该方法可以放回一个元素。调用者（比如for语句）可以通过不断调用next()方法来逐个访问集合元素。比如：
>>> iter = iter(range(5))
>>> print iter.next()
0
>>> print iter.next()
1
>>> print iter.next()
2
...
调用者可以一直这样调用next()方法来访问迭代器，直到next()返回StopIteration异常表示迭代已经完成。
创建一个迭代器
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。
Python 的构造函数为 __init__(), 它会在对象初始化的时候执行。
__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
__next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。
创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：
#python3
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
x = self.a
self.a += 1
return x
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
执行输出结果为：
1
2
3
4
5
StopIteration
StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
在 10 次迭代后停止执行：
#python3
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
if self.a <= 10:
x = self.a
self.a += 1
return x
else:
raise StopIteration
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
for x in myiter:
print(x)
执行输出结果为：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
生成器
在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：
#!/usr/bin/python3
import sys
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 = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
while True:
try:
print (next(f), end=" ")
except StopIteration:
sys.exit()
执行以上程序，输出结果如下：
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
使用 yield
#!/usr/bin/python3
import sys
def fibonacci(n,w=0): # 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
print('%d,%d' % (a,b))
counter += 1
f = fibonacci(10,0) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
while True:
try:
print (next(f), end=" ")
except :
sys.exit()
输出结果：
0 1,1
1 1,2
1 2,3
2 3,5
3 5,8
5 8,13
8 13,21
13 21,34
21 34,55
34 55,89
55 89,144
不使用 yield
#!/usr/bin/python3
import sys
def fibonacci(n,w=0): # 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
print('%d,%d' % (a,b))
counter += 1
f = fibonacci(10,0) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
while True:
try:
print (next(f), end=" ")
except :
sys.exit()
输出结果：
1,1
1,2
2,3
3,5
5,8
8,13
13,21
21,34
34,55
55,89
89,144
区别
第二种没有yield时，函数只是简单执行，没有返回迭代器f。这里的迭代器可以用生成l列表来理解一下：
>>> l = [i for i in range(0,15)]
>>> print(l)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
>>> m = (i for i in range(0,15))
>>> print(m)
<generator object <genexpr> at 0x104b6f258>
>>> for g in m:
... print(g,end=', ')
...
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14,
这里的m就像上面的f一样，是迭代器。
参考：http://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html 下面的笔记