python 生成器 & 迭代器

在聊生成器以前，咱們先看看什麼是生成式？

　　a = [i*2 for i in range(10) ]    相似於這樣的就是生成式

       

 

　　而把列表 「 [ ] 」 符號換成 " () " 則就稱爲 generator 類型

　　

 

 

什麼是生成器？

　　在 Python 中，使用了 yield 的函數被稱爲生成器。

　　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。

生成器的特色：

　　1).只有在調用時纔會生成相應的數據

　　2).只記錄當前位置

　　3).只有一個__next__() 方法。在python2.7中是  next()

 

下面咱們用斐波那契數列，寫一個生成器：

 

 

那麼咱們爲何要用生成器，它的優勢是什麼呢？

　　因爲生成器只有在調用時，纔會生成數據，因此它能夠節省內存佔用。並且生成器可在單線程下實現併發運算處理效果，這點很牛逼。

如下是並行效果代碼演示：

 

 

接下來咱們來看看什麼是迭代器？

　　咱們知道，能夠直接做用於for 循環的數據類型有如下幾種：

　　　　一類是集合數據類型，如 list、tuple、dict、set、str 等；

　　　　一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

　　　　咱們把這些能夠直接做用於for循環的對象統稱爲可迭代對象：Iterable 。

　　像生成器這樣，不但能夠做用於for循環，還能夠被next() 函數不斷調用並返回下一個值，

直到最後拋出StopIteration 錯誤表示沒法繼續返回下一個值了。咱們把這種能夠被next()函數

調用並不斷返回下一個值的對象稱爲迭代器：Iterator。

　　因而可知，咱們能夠知道，生成器確定是一個迭代器，但迭代器不必定是生成器。

　　固然咱們也可使用 iter() 函數，把可迭代對象(Iterable)變成迭代器(Iterator)

        

 

        

 

 

小結：

　　凡是可做用於for 循環的對象都是 Iterable 類型；

　　凡是可做用於next() 函數的對象都是Iterator類型，它們表示一個惰性計算的序列；

　　集合數據類型如list 、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過能夠經過iter() 函數得到一個 Iterator 對象。