python编程系列---可迭代对象,迭代器和生成器详解

一、三者在代码上的特征

1.有__iter__方法的对象就是可迭代类(对象)
2.有__iter__方法，__next()方法的对象就是迭代器
3.生成器 == 函数+yield       

生成器属于迭代器, 迭代器是特殊的可迭代对象

二、各自的执行过程

1.可迭代对象执行过程

 　　1.先调用iter()函数:  iter(iterable) -> iterator : 函数传入一个可迭代对象(iterable)，返回迭代器(iterator);
　　内部是通过可迭代对象(iterable)的__iter__ ()取得迭代器(iterator)

　　2.再调用next()函数:  next(iterator)->Return the next item from the iterator : 函数传入一个迭代器(iterator)，返回迭代器指向的下一个值;

　　内部是通过迭代器(iterator)的__next__ ()取得下一个值(iitem)

代码如下:

# 定义一个可迭代对象，如列表
list1 = [1, 2, 3, 4, ]

# 通过iter()生成一个迭代器
list_iterator = iter(list1)

# 通过next()取得迭代器指向的下一个元素，默认从第一个开始
print("第1个迭代出的元素：",next(list_iterator))
print("第2个迭代出的元素：",next(list_iterator))
print("第3个迭代出的元素：",next(list_iterator))
print("第4个迭代出的元素：",next(list_iterator))



结果如下:
第1个迭代出的元素： 1
第2个迭代出的元素： 2
第3个迭代出的元素： 3
第4个迭代出的元素： 4

进程已结束，退出代码 0

补充:

        列表元祖等是可迭代对象,但不是可迭代器,虽然可以调用内部__iter__方法,返回的是一个迭代器,但不是自己的本身(本身就不是生成器),所以不能直接所以不能直接调用next()返回迭代器指向的下一个值,必须先调用iter()方法

2.yield实现生成器的执行过程

1. 假如函数中有yield，则不再是函数，而是生成器
2. yield 会产生一个断点，暂停函数 ，挂起函数, 且保存当前状态
3. 假如yield后面紧接着一个数据，就会把数据返回，
作为next()函数或者for ...in...迭代出的下一个值
4. 可以通过next()唤醒生成器，让生成器从断点处继续执行

代码如下:

def fibo(n):
    """使用yield实现生成器求斐波那契数列"""
    count = 0  # 记录当前迭代的位置，初始值为0
    num1, num2 = 0, 1  # 初始化数列的前两位值 0,1
    while count < n:
        yield num1
        num1, num2 = num2, num1 + num2
        count += 1  # 自加一，迭代器指针指向下一个位置


# 创建生成器,生成器默认是沉睡的，假如是第一次唤醒生成器(函数)，则从生成器(函数)的起始位置开始运行
gen = fibo(10)

# 使用next()迭代
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))


结果如下:
返回的值： 0
返回的值： 1
返回的值： 1
返回的值： 2
返回的值： 3
返回的值： 5
返回的值： 8
返回的值： 13
返回的值： 21
返回的值： 34


进程已结束，退出代码 1

三、总结三者拿到迭代出的数据的方法如下:

　　生成器 :  可使用next()/send()    拿到数据
　  迭代器:   可使用next() 拿到数据
　  可迭代对象(只是可迭代对象):    可使用iter() +next() 拿到数据

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