python高级编程-Part1 生成器和迭代器

迭代器和生成器是python学者们经常谈到的话题，我也不能免俗，因为实在值得总结一下。

    迭代器

迭代器是对可迭代对象进行操作，通过next方法一次吐出一个元素的工具。我们用到的for..in..内部使用的就是迭代器功能。

如果要自定义一个迭代器类的话，需要满足下面的条件：

• 需要在类中定义__iter__方法返回self自身，表示这是一个迭代器；
• 需要定义next方法来返回迭代的值，其中应该包含StopIteration异常的判断

下面试着写一个自定义迭代器类的例子（模仿自Python高级编程一书）：

class CustomIter(object):
    def __init__(self, step):
        self.step = step
            
    def __iter__(self):
        return self
    
    def next(self):
        if self.step == 0:
            return StopIteration
        
        self.step -=1
        return self.step
    
i = CustomIter(2)  #此处如果换为for i in CustomIter(2),则不需要后续的next手工调用，
                   #也不会出现StopIteration的异常，因为for循环内部实现了next调用
print i.next()
print i.next()
print i.next()

运行结果如下：
1
0
<type ‘exceptions.StopIteration‘>

迭代器实际是一种底层的特性和概念，但是为生成器提供了一种支持。

生成器

有记忆性的函数暂停和恢复执行的表现，使用yield替代return语句，表示每次返回一个值并暂停执行。当再次被外部next调用时，利用函数上下文自动从暂停的位置继续运行，直到再次遇到yield语句。

让我们从代码中理解上面没太听明白的话：

#!/usr/bin/env python
#encoding:utf-8

def testGenerator():  
    for x in ("first", "second", "third"):
        print "this is " + x
        yield x #每次返回x之后，会停止
        print "do other things"

b = testGenerator()
print b.next()
print u"\n------再次执行next():------\n"
#再次运行next
print b.next()

运行结果如下：
this is first
first

------再次执行next():------

do other things
this is second
second

生成器的其他形式：

yield表达式，即在函数体中存在var = (yield)，表示可以得到客户端调用send(生成器对象的方法)发送进来的数据

后面再说吧，头疼