迭代器與生成器

這一部分待增強！
                （一）迭代器
    
一：簡介

    迭代是Python最強大的功能之一，是訪問集合元素的一種方式。
    迭代器是一個能夠記住遍歷的位置的對象。
    迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到全部的元素被訪問完結束。
    迭代器只能往前不會後退。

    迭代器有兩個基本的方法：iter() 建立迭代器對象和 next()訪問迭代器。
    字典、字符串、列表或元組對象均可用於建立迭代器

二：迭代器的建立

    ①把一個類做爲一個迭代器使用須要在類中實現兩個方法 __iter__() 與 __next__()
    ②__iter__() 方法返回一個特殊的迭代器對象，
    這個迭代器對象實現了 __next__() 方法
    並經過 StopIteration 異常標識迭代的完成。
    ③__next__() 方法（Python 2 裏是 next()）會返回下一個迭代器對象

三：迭代器協議的後臺機制

    for element in (1, 2, 3):
            print(element)
    
    在後臺，for 語句在容器對象中調用 iter() 。
    該函數返回一個定義了 __next__() 方法的迭代器對象，它在容器中逐一訪問元素。
    沒有後續的元素時， __next__() 拋出一個 StopIteration 異常，
    通知 for 語句循環結束。
    能夠用內建的 next() 函數調用 __next__() 方法；

    瞭解了迭代器協議的後臺機制，就能夠很容易的給本身的類添加迭代器行爲。
    定義一個 __iter__() 方法，使其返回一個帶有 __next__() 方法的對象。
    若是這個類已經定義了 __next__() ，那麼 __iter__() 只須要返回 self:

三：迭代器使用的必要性
    
    列表效率高，可是須要將內容一次性讀入，可能增長內存的負擔，
    若是列表太大，內存溢出。
    range 返回一個列表
    xrange 返回一個對象

                （二）生成器

一：簡介

    ①在 Python 中，使用了 yield 的函數被稱爲生成器（generator）
    跟普通函數不一樣的是，生成器是一個返回迭代器的函數，
    只能用於迭代操做，更簡單點理解生成器就是一個迭代器
    ②在調用生成器運行的過程當中，每次遇到 yield 時函數會暫停，
    並保存當前全部的運行信息，返回 yield 的值,
    並在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續運行。

二：建立生成器

    ①一個簡單的生成器：my_generator = (x*x for x in range(4))
    和列表解析式只是括號不一樣，大數據處理時代替列表解析式。
    ②和return的區別：通常的函數都是止於return，做爲生成器的函數，因爲有了yield,
    遇到他則會暫時掛起，若是以後還有return，則直接拋出StopIteration異常。

三：本節最後一句：編程中能夠不使用生成器。

 1 # ---------------------------------------------------------------------#
 2 # 迭代器的建立
 3 # ---------------------------------------------------------------------#
 4 import sys
 5 print("----------------------------迭代器-----------------------------")
 6 list1 = [1, 2, 3, 4]
 7 it = iter(list1)    # 建立迭代器對象
 8 print(next(it))     # 輸出迭代器的下一個元素
 9 
10 # ---------------------------------------------------------------------#
11 # 迭代器的遍歷
12 # ---------------------------------------------------------------------#
13 # 遍歷方法一
14 list2 = [1, 2, 3, 4]
15 it = iter(list2)        # 建立迭代器對象
16 for x in it:
17     print(x, end=" ")   # 此處格式化輸出的形式
18 
19 # 遍歷方法二
20 list3 = (1, 2, 3, 4)
21 it = iter(list3)  # 建立迭代器對象
22 """
23 
24 
25 while True:
26     try:
27         print(next(it), end=" ")
28     except StopIteration:   # 用於標識迭代的完成，防止出現無限循環的狀況
29         sys.exit()
30 """
31 # ---------------------------------------------------------------------#
32 # 寫一個可以迭代的對象(給本身的類添加迭代對象)
33 # ---------------------------------------------------------------------#
34 
35 
36 class MyNumbers:
37     def __init__(self, n):
38         self.i = 0
39         self.n = n
40 
41     def __iter__(self):     # 核心，返回了迭代器自己即實現了__iter__方法的對象
42         return self
43 
44     def __next__(self):     # 含有next的對象就是迭代器自己
45         if self.i < self.n:
46             result_i = self.i
47             self.i += 1
48             return result_i
49         else:
50             raise StopIteration
51 
52 
53 x = MyNumbers(7)
54 y = iter(x)
55 for i in y:
56     print(i)
57 
58 
59 print("# ----------------------------生成器----------------------------- #")
60 
61 
62 def fibonacci(n):  # 生成器函數 - 斐波那契
63     a, b, counter = 0, 1, 0
64     while True:
65         if counter > n:
66             return
67         yield a
68         a, b = b, a + b
69         counter += 1
70 
71 
72 f = fibonacci(10)  # f 是一個迭代器，由生成器返回生成
73 
74 while True:
75     try:
76         print(next(f), end=" ")
77     except StopIteration:
78         sys.exit()