python中的迭代器與生成器

實現乙個迭代器，應滿足如下條件：

簡單示例

#!/usr/bin/env python

class sampleiter:
"""sample iterator
>>> sampleiter = sampleiter()
>>> sampleiter.next()
'a'>>> sampleiter.next()
'b'>>> sampleiter.next()
traceback (most recent call last):
...stopiteration
"""def __init__(self, start='a', end='c'):
self.next_letter = start
self.end = end
def next(self):
"""in python3, better to use __next__"""
if self.next_letter == self.end:
raise stopiteration
current = self.next_letter
self.next_letter = chr(ord(current)+1)
return current
if __name__ == '__main__':
import doctest
doctest.testmod()

能被for語句遍歷的物件是可迭代的，乙個迭代物件需要實現__iter__方法。

簡單示例

class sampleiterable:

"""sample iterator
>>> sampleiterable = sampleiterable()
>>> sampleiter = sampleiterable.__iter__()
>>> sampleiter.next()
'a'>>> sampleiter.next()
'b'>>> sampleiter.next()
traceback (most recent call last):
...stopiteration
>>> for letter in sampleiterable:
... letter
'a''b'
"""def __init__(self, start='a', end='c'):
self.start = start
self.end = end
def __iter__(self):
return sampleiter(self.start, self.end)

生成器是迭代器的一種型別，不再用return關鍵字返回值，而是用yield關鍵字取代。

簡單**

def sample_generator():

"""sample generator
>>> g = (x for x in range(3))
>>> type(g)
>>> d = {}
>>> d[g] = 1 #no error,hashable type
>>> type(sample_generator())
>>> for letter in sample_generator():
... letter
'a''b'
"""current = 'a'
while current < 'c':
yield current
current = chr(ord(current)+1)

通常，list能完成我們對序列化資料的所有需求。可是當我們處理大資料序列或者無限序列時，list這種將資料直接寫入記憶體中處理方式就不再適用了。這種情況下，迭代器是乙個很好的解決方案——它用一種lazy computation處理方式在需要時生成資料，消耗的記憶體空間微乎其微。

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