python 迭代器與生成器即迭代協議的特別說明

python 中抽象程度更高，直接在語言層面支援對容器進行迭代。c++ 中在泛型演算法和容器之間還需要借助中間層迭代器來粘合。

可迭代的是兩類物件：

1、包含 __iter__ 方法的。

2、包含 __getitem__ 方法的。比如 str 物件就沒有 __iter__ 方法，但是一樣能夠迭代。

另外，判斷是否只能迭代一次的：

iter(obj) == obj

相等表示 obj 是自身的迭代器，所以只能迭代一次。

不等表示每次跌倒時，實際都是生成乙個臨時物件來操作，所以能夠迭代多次。

生成器還包含三個特殊的方法：

send(), close(), throw().

receive = yield value
...g.send(1)

呼叫 send 方法之後，也是在進入生成器並在 yield 停止，返回 yiled 後邊的表示式，這一點同 next 函式一樣。

不同之處在於，在send 為下一次進入生成器時，傳入乙個值。**片段中 receive 是在下一次進入生成器時賦值為send傳入的值。

即下一次生成器再執行，第一條語句是 receive = 1

close() 方法用來關閉生成器，之後再拿關閉之後的生成來迭代直接丟擲 stopiteration 異常。

throw() 方法用來顯示的再進入到迭代器時丟擲乙個異常，如果該異常不能**獲，程式直接結束；能捕獲，則關注捕獲的地方。如果捕獲的地方在生成器的內部，生成器有效；如果是生成器外部捕獲，相當於由非 yield 跳出的生成器，生成器不能再迭代了。

總結：非yield的跳出，如 return,break 等跳轉語句或丟擲異常e，在跳出了之後，立即丟擲 stopiteration 或者異常e。

有了迭代協議，可以更方便的表達類似的概念，而不用關注底層的實現（抽象的好處，有選擇性的忽略，降低問題的複雜度）。

1、函式的可變引數包，表示呼叫時，最終打包成 tuple 元祖。

l = list(range(3))
s = "hello"
d = dict(x = 1, y = 2, z = 3)
def gen():
yield 1
yield 2
yield 3
def func(*a):
print(type(a))
print(a)
func(*d) #字典
func(*gen()) #生成器
func(*l) #列表
func(*s) #字串

輸出如下，#呼叫時，* + 可迭代物件：表示將可呼叫物件解包成位置引數。不論引數是普通容器還是生成器，只要是可迭代的，皆可以在呼叫時解包。匹配掉前邊的位置引數和已命名的引數，剩下的打包進 tuple 作為可變引數。

('x', 'y', 'z')
(1, 2, 3)
(0, 1, 2)
('h', 'e', 'l', 'l', 'o')

2、關鍵字引數，表示呼叫時，最終打包成 dict 字典。

命名引數這裡指的是呼叫時，按照引數名 = value 的形成進行呼叫，且引數名稱出現在函式定義的列表中的引數。如下邊的函式 fund 中的引數 y，在字典解包時，傳入的值為2.匹配掉已命名的關鍵字引數，剩下的打包進dict.

d = dict(x = 1, y = 2, z = 3)
def fund(y = 0, **a):
print(type(a))
print(a)
fund(**d) #字典

輸出如下：

沒啥好說的，** + 字典表示字典解包成 key = value 的關鍵字引數包（鍵為 "key" 字串）。 'y' 匹配給了命名引數。

3、聚合賦值，表示賦值左邊的帶 * 物件打包成 list 列表。

a = 1
b = 2
c = 3
def gen():
yield 1
yield 2
yield 3
x, *y = a, b, c #a, b, c 等價於 （a, b, c）是個元祖
print(type(x),x)
print(type(y), y)
x, *y = dict(a = 1, b = 2, c = 3)
print(type(x),x)
print(type(y), y)
x, *y = gen()
print(type(x),x)
print(type(y), y)

輸出如下：

1
[2, 3]
a['b', 'c']
1[2, 3]

同1一樣，建立在迭代協議之上，只要賦值右邊是可迭代的，賦值左邊的 *y 表示按照 list 列表打包。

python 迭代器與生成器即迭代協議的特別說明

python中生成式和生成器迭代器與可迭代

Python生成器與迭代器

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