迭代器与生成器

一、迭代器

1、什么是迭代器协议

1、迭代器协议是指：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个Stopiteration异常，以终止迭代。（只能往后走不能往前退）

2、可迭代对象：实现了迭代器协议的对象。（如何实现：对象内部定义了一个__iter__()方法）

3、协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如for循环，sum,min,max函数等）使用迭代器协议访问对象。

2、迭代器与可迭代对象

1、迭代器：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。

2、可迭代对象：可以直接作用于for循环的对象。

3、for循环

for循环的本质：循环所有的对象，全部都是使用迭代器协议。

for循环的实现：

L = [1,2,3,4,5]
L = L.__iter__()    #使用内部方法__iter__()将其变为可迭代对象
print(L.__next__())    #使用可迭代对象提供的方法__next__()循环取值        
print(L.__next__())
print(L.__next__())
print(L.__next__())
print(L.__next__())    

可迭代对象会抛出StopIteration，为了解决这一问题，加入异常处理，模拟真实的for循环机制

L = [1,2,3,4,5]
L = L.__iter__()
try:
    while True:
        print(L.__next__())
except StopIteration:
    pass

4、for循环的重要性

例如：list对象

L = [1,2,3,4,5]
index = 0
while index < len(L):
    print(L[index])
    index += 1

象list这样的数据，都是有下标的，也就是可以通过索引获取值，但是想dict,set这样的数据就不行。

所有通过for可以实现所有的可迭代对象，也就是for提供了一个可迭代对象的通用方法。

二、生成器

1、什么使生成器

可以理解为一种数据类型，这种数据类型自动实现了迭代器协议（其他数据类型需要调用自己内置的__iter__()方法），所有生成器就是可迭代对象。

2、生成器分类

1、生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每一结果中间，挂起函数状态，以便下次重它离开的地方继续执行。

2、生成器表达式：类似列表推导，但是，生成器返回的是一个生成器对象

3、生成器表达式与列表解析

1、三元表达式

name = "lilon"
L = "True" if name == "lilong"  else "lizhi"
print(L)

2、列表生成式

L = [i for i in range(10)]
print(L)

3、生成器表达式（注意括号的区别以及返回值）

L = (i for i in range(10))
print(L)
print(L.__next__())

4、生成器表达式的运用

利用sum()函数计算和

1、列表式：

x = sum( [i for i in range(10)] )
print(x)

2、生成器式：（省略了一个括号）

x = sum( i for i in range(10) )
print(x)

 4、生成器函数

def test():
    print("返回0")
    yield 0
    print("返回1")
    yield 1
    print("返回2")
    yield 2

v = test()
print(v)
print(v.__next__())
print(v.__next__())
print(v.__next__())

遇见一个yield，函数会保存状态，以便下次从yield开始执行。