Python學習之路迭代器與生成器

二、迭代器

三、生成器

迭代是重複反饋過程的活動，其目的通常是為了逼近所需目標或結果。

在前面的學習中，我們知道list、tuple、str等這些物件是可以用for迴圈進行遍歷的，這種遍歷的方式我們就稱之為迭代。能夠進行迭代行為的物件我們就稱之為可迭代物件（iterable）。

我們可以用python的內建模組來判斷乙個物件是不是可迭代物件：

from collections.abc import iterable
print
(isinstance
('python'
, iterable)
)# true
print
(isinstance([
1,2]
, iterable)
)# true
print
(isinstance((
1,), iterable)
)# true
print
(isinstance
(, iterable)
)# true
print
(isinstance
(, iterable)
)# true

通過**驗證，我們之前常用的字串、列表、元組、字典和集合都屬於可迭代物件。

在python中，我們可以自定義迭代器。想要定義迭代器，那麼我們就需要在我們的類中新增__iter__() 與 __next__()這兩個魔法方法。

__iter__() 方法：返回乙個特殊的迭代器物件；

__next__() 方法：呼叫next() 函式時呼叫此方法。

下面我們就用迭代器來實現輸出斐波那契數列：

斐波那契數列：1、1、2、3、5、8、13、21、34…

class
demo
:def
__iter__
(self)
: self.a =
0 self.b =
1return self
def__next__
(self)
: self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return self.a
num = demo(
)myiter =
iter
(num)
print
(next
(myiter)
)# 1
print
(next
(myiter)
)# 1
print
(next
(myiter)
)# 2
print
(next
(myiter)
)# 3

使用上面的**我們成功實現了利用迭代器輸出斐波那契數列。

為什麼在python中我們有那麼多的可迭代的容器我們卻還要弄乙個迭代器呢？像列表、元組等這些容器都能夠實現迭代輸出，為什麼我們還需要自定義迭代器呢？

首先我們思考乙個問題，如果我們要遍歷輸出 1~100000 的數字，我們用列表怎樣輸出呢？我們可以用列表推導式——[i for i in range(100000)]，像這樣就可以輸出。但是這樣有乙個問題，那就是這樣使用時python直譯器會將整個列表放入到記憶體中，這龐大的資料量必定會占用極大的記憶體空間。

首先就會拖累程式的執行速度，而且很有可能會產生記憶體溢位的風險。這就是列表的壞處。

但是如果我們使用迭代器輸出，就不會有這種風險了。因為迭代器是呼叫的函式，輸出一次呼叫一次函式。因此迭代器消耗的記憶體始終是固定的，不會有記憶體溢位的風險。

因此在資料較為龐大時我們應當採用迭代器輸出。

在python中，使用了yield的函式被稱為生成器（generator）

生成器函式跟普通函式不同的是，生成器是乙個返回迭代器的函式，只能用於迭代操作，更簡單點理解生成器就是乙個迭代器。

在呼叫生成器執行的過程中，每次遇到 yield 時函式會暫停並儲存當前所有的執行資訊，返回 yield 的值（這裡和return類似）, 並在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續執行。

建立列表和生成器的區別僅在於最外層的和()，建立的是乙個列表，而 () 建立的是乙個生成器。

a =
(i for i in
range(10
))print
(next
(a))
# 0print
(next
(a))
# 1print
(next
(a))
# 2

利用生成器來實現輸出斐波那契數列：

def
fibonacci()
: a, b, counter =0,
1,0while
true
:yield a
a, b = b, a + b
counter +=
1 
f = fibonacci(
)# f 是乙個迭代器，由生成器返回生成
print
(next
(f))
# 0print
(next
(f))
# 1print
(next
(f))
# 2

生成器和迭代器極為相似，生成器也像迭代器那樣有著佔據記憶體空間少的優點，同樣適合在資料量較為龐大時使用。

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