如何用Python开发出迭代器和生成器，掌握这些方法很简单

迭代器

一、什么是迭代器

#迭代器即迭代的工具，那什么是迭代呢？#迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值while True: #只是单纯地重复，因而不是迭代print('===>')l=[1,2,3]count=0while count

二、为何要有迭代器，什么是可迭代对象，什么是迭代器对象

#1、为何要有迭代器？对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器#2、什么是可迭代对象？可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__，如下'hello'.__iter__(1,2,3).__iter__[1,2,3].__iter__{'a':1}.__iter__{'a','b'}.__iter__open('a.txt').__iter__#3、什么是迭代器对象？可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象文件类型是迭代器对象open('a.txt').__iter__()open('a.txt').__next__()#4、注意：迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象

三、迭代器对象的使用

dic={'a':1,'b':2,'c':3}iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身iter_dic.__iter__() is iter_dic #Trueprint(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)# print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志#有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了iter_dic=dic.__iter__()while 1: try: k=next(iter_dic) print(dic[k]) except StopIteration: break#这么写太丑陋了，需要我们自己捕捉异常，控制next，python这么牛逼，能不能帮我解决呢？能，请看for循环

四、for循环

#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了dic={'a':1,'b':2,'c':3}for k in dic: print(dic[k])#for循环的工作原理#1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码#3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环

五、迭代器的优缺点

优点：1.提供一种统一的，不依赖于索引的迭代方式

2.懒性计算，每次只有一条数据，节省内存

缺点：1.无法获取长度（只有在迭代完毕才能知道有多少值）

2.一次性的，顺序移动，无法后退

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生成器

一、什么是生成器

函数内包含yield的关键字，在调用函数时不会执行内部代码，得到的函数返回值就是一个生成器对象

def chicken(): print('=====>first') yield 1 print('=====>sencond') yield 2 print('=====>third') yield 3obj=chicken()print(obj) # 生成器对象

二、生成器就是迭代器

生成器本质就是迭代器，也就是说生成器的玩法其实就是迭代器的玩法

obj.__iter__obj.__next__#2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值res=next(obj)print(res)

模仿range() 功能

def my_range(start,stop,step=1): while start

三、总结yield

#1、为我们提供了一种自定义迭代器的方式，# 可以在函数内用yield关键字，调用函数拿到的结果就是一个生成器，生成器就是迭代器#2、yield可以像return一样用于返回值，区别是return只能返回一次值，而yield可返回多次# 因为yield可以保存函数执行的状态