Python迭代器和生成器介绍

迭代器

迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果，而在一系列结果的末尾是，则会引发StopIteration。

在for循环中，Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器，自动调用next()获取元素，还完成了检查StopIteration异常的工作。

常用的几个内建数据结构tuple、list、set、dict都支持迭代器，字符串也可以使用迭代操作。

你也可以自己实现一个迭代器，如上所述，只需要在类的__iter__方法中返回一个对象，这个对象拥有一个next()方法，这个方法能在恰当的时候抛出StopIteration异常即可。但是需要自己实现迭代器的时候不多，即使需要，使用生成器会更轻松。

[python] view plaincopy

1. #!/usr/bin/env python
2. # coding=utf-8
3. class test:
4. def __init__(self, input_list):
5. self.list = input_list
6. self.i = 0
7. def __iter__(self):
8. return self
9. def next(self):
10. if self.i == len(self.list):
11. self.i = 0
12. raise StopIteration
13. self.i += 1
14. return  self.list[self.i - 1]

使用迭代器一个显而易见的好处就是：每次只从对象中读取一条数据，不会造成内存的过大开销。

例如：

[python] view plaincopy

1. /* 把文件一次加载到内存中，然后逐行打印。当文件很大时，这个方法的内存开销就很大了 */
2. for line in open("test.txt").readlines():
3. print line
4. /* 这是最简单也是运行速度最快的写法，他并没显式的读取文件，而是利用迭代器每次读取下一行 */
5. for line in open("test.txt"):   #use file iterators
6. print line

生成器

生成器的编写方法和函数定义类似，只是在return的地方改为yield。

生成器中可以有多个yield。当生成器遇到一个yield时，会暂停运行生成器，返回yield后面的值。当再次调用生成器的时候，会从刚才暂停的地方继续运行，直到下一个yield。

生成器自身又构成一个迭代器，每次迭代时使用一个yield返回的值。

需要注意的是，生成器中不需要return语句，不需要指定返回值，在生成器中已经存在默认的返回语句

生成器表达式

[python] view plaincopy

1. (i for i in range(5))
2. // 返回迭代器
3. <generator object <genexpr> at 0x7ff3e8f0d960>

列表解析，返回list

[python] view plaincopy

1. [i for i in range(5)]
2. // 返回list
3. [0, 1, 2, 3, 4]

在这里存在一个问题，那就是range(5)会返回一个长度为5的数据，如果是range(1000)那么就会占用一个1000大小的数组空间；如果我们采用`生成器`，在需要的时候产生一个数字，那么空间的占用情况就会降低，这里我们可以使用xrange()函数来实现。

[python] view plaincopy

1. ‘‘‘‘‘
2. xrange
3. 函数说明：用法与range完全相同，所不同的是生成的不是一个数组，而是一个生成器。
4. xrange示例:
5. ‘‘‘
6. >>> xrange(5)
7. xrange(5)
8. >>> list(xrange(5))
9. [0, 1, 2, 3, 4]
10. >>> xrange(1,5)
11. xrange(1, 5)
12. >>> list(xrange(1,5))
13. [1, 2, 3, 4]
14. >>> xrange(0,6,2)
15. xrange(0, 6, 2)
16. >>> list(xrange(0,6,2))
17. [0, 2, 4]

所以xrange做循环的性能比range好，尤其是返回很大的时候，尽量用xrange吧，除非你是要返回一个列表。

参考来源： 
Python迭代器和生成器介绍
http://www.lai18.com/content/384355.html