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吃透Python迭代对象、迭代器、生成器（2）

发布：潍坊达内
来源：潍坊达内
时间：2019-01-31 10:56

潍坊达内的小编总结，迭代器有一种具体的迭代器类型，比如 list_iterator , set_iterator .可迭代对象实现了 __iter__ 和 __next__ 方法（python2中是 next 方法，python3是 __next__ 方法），这两个方法对应内置函数 iter（）和 next（） . __iter__ 方法返回可迭代对象本身，这使得他既是一个可迭代对象同时也是一个迭代器。
当运行代码：
x = [1, 2, 3]
for elem in x: …
反编译该段代码，你可以看到解释器显示地调用 GET_ITER 指令，相当于调用 iter（x） , FOR_ITER 指令就是调用 next（）方法，不断地获取迭代器中的下一个元素，但是你没法直接从指令中看出来，因为他被解释器优化过了。
迭代器（iterator）

那么什么迭代器呢？它是一个带状态的对象，他能在你调用 next（）方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了 __next__（）（python2中实现 next（））方法的对象都是迭代器，至于它是如何实现的这并不重要。

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所以，迭代器就是实现了工厂模式的对象，它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回。有很多关于迭代器的例子，比如 itertools 函数返回的都是迭代器对象。
Fib既是一个可迭代对象（因为它实现了 __iter__ 方法），又是一个迭代器（因为实现了 __next__ 方法）。实例变量 prev 和 curr 用户维护迭代器内部的状态。每次调用 next（）方法的时候做两件事：
为下一次调用 next（）方法修改状态
为当前这次调用生成返回结果
迭代器就像一个懒加载的工厂，等到有人需要的时候才给它生成值返回，没调用的时候就处于休眠状态等待下一次调用。
生成器（generator）
生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一，生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写 __iter__（）和 __next__（）方法了，只需要一个 yiled 关键字。生成器有如下特征是它一定也是迭代器（反之不成立），因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。
fib 就是一个普通的python函数，它特需的地方在于函数体中没有 return 关键字，函数的返回值是一个生成器对象。当执行 f=fib（）返回的是一个生成器对象，此时函数体中的代码并不会执行，只有显示或隐示地调用next的时候才会真正执行里面的代码。
生成器在Python中是一个非常强大的编程结构，可以用更少地中间变量些流式代码，此外，相比其它容器对象它更能节省内存和CPU,当然它可以用更少的代码来实现相似的功能。
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