python3迭代器与生成器

可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)是python中非常重要、也是非常有用的特性。

凡是可返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象，包括：常见的多容器，打开状态的files，sockets等等。

迭代器

迭代器是一个可以记住遍历位置的对象，从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束，迭代器只能往前不会后退。

两个基本的访问迭代器的方法：iter()和next()；

实现了__iter__和__next__()方法的对象都是迭代器

__iter__：返回迭代器自身；

__next__：返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常；

一个斐波那契迭代器示例：

class IterFib:

def __init__(self):

self.prev = 0

self.curr = 1

def __iter__(self):

return self

def __next__(self):

value = self.curr

self.curr += self.prev

self.prev = value

return value

fb=IterFib()

print(list(islice(fb, 10)))

生成器

生成器是一种特殊的迭代器，为一个使用yield返回值的函数。

一个斐波那契生成器示例：

def GenFib():

prev, curr = 0, 1

while True:

yield curr

prev, curr = curr, curr + prev

gf=GenFib()

print(list(islice(gf, 0, 10)))

生成器表达式与列表解析

生成器表达式与列表解析（推导）非常像，除使用括号与返回类型外其他都相似（在处理大量数据时生成器表达式在内存使用使用上占明显优势，会小很多）：

(fun(x) for x in lst)：生成器表达式；使用括号（作为参数时可省略括号），返回迭代器；

[fun(x) for x in lst]：列表解析；使用方括号，返回list；

列表解析基本语法：

[expression for it-value in itertable]

[expression for it-value initertableif cond-expr]

获取10以内偶数的平方

[a**2 for a in range(10) if a%2==0] #[0, 4, 16, 36, 64]

itertools模块

itertools模块可方便高效地辅助处理迭代器，对常用功能简要说下：

chain(*iterables)：连接列表，返回iterable对象；

compress(data, selectors)：返回数据对象data中对应规则selector中对应位置为true的元素；

count(start=0,step=1)：返回start开始步长为step的无限迭代器；

cycle(iterable)：无限重复地返回迭代对象对象中的元素副本（每次返回迭代器中的一个元素）；

dropwhile(predicate, iterable)：从列表开始处丢弃predicate为True的元素，直到一个为False，返回从此元素开始的所有元素（不论后续元素是否满足predicate，若第一个元素就判断为False则返回整个迭代序列）

filterfalse(predicate, iterable) ：返回predicate为False的元素组成的序列；

islice(iterable, stop)/islice(iterable, start, stop[,step]) ：返回start开始（默认0），至stop步长为step（默认为1）的序列；

repeat(object[, times])：默认无限次，按指定次数重复返回迭代对象（每次返回一个迭代对象）；

takewhile(predicate, iterable)：返回predicate为Trure的元素，直到有False的为止。

lst=[1,4,8]

nCount=0

for it in itertools.cycle(lst):

print(it) # 输出1，4，8，1，4，8

nCount+=1

if(nCount>5): break

for it in itertools.repeat(lst, 2):

print(it) #输出[1,4,8]两次

lst = itertools.chain(lst, it)

print(list(lst)) #[1,4,8,1,4,8,1,4,8]

dp=itertools.dropwhile(lambda x:x

print(list(dp)) #[5, 8, 2]

tk=itertools.takewhile(lambda x:x

print(list(tk)) #[1,3]