生成器

在python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。它保存的是算法。

# 创建generator方法1：将列表生成式的[] 改为 ()>>> g = (x * x for x in range(10))>>> g
    
      at 0x1022ef630>#为了将结果快速显示出来，可以转化为列表>>>list(g)[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]# 创建方法2： 通过函数实现，例：Fibonacci数列。def fib(max):    n, a, b = 0, 0, 1    while n < max:        yield b                    # 关键字是 yield        a, b = b, a + b        n = n+ 1    return 'done'
    

generator 与 函数 的执行流程不同。函数顺序执行，遇到 return 或是运行到最后一行语句，就会返回。 genrator在每次调用 next()的时候执行，再次执行时从上次返回的yield 处继续执行。例：

def odd():    print('step 1')    yield (1)    print('step 2')    yield(2)    print('step 3')    yield(3)>>> o = odd();>>> next(o)step 11>>> next(o)step 23>>> next(o)step 35>>> next(o)Traceback (most recent call last):  File "
    
     ", line 1, in 
     
      StopIteration
     
    

由上可知，next()函数一直执行到抛出 StopIteration异常为止。

获取 generator的值， 因其是可以迭代的，所以可以用 for循环。

g = fib(6)while True:    try:        x = next(g)        print('g:', x)    except StopIteration as e:        print('Generator return value:', e.value)        break  g: 1g: 1g: 2g: 3g: 5g: 8Generator return value: done

迭代器

区分： 可迭代对象：Iterable 与 迭代器 Iterator

1. 可以直接作用于 for 循环的对象，统称为 可迭代对象：Iterable。判断方法：

>>>from collections import Iterable>>>isinstance([], Iterable)True>>>isinstance(100, Iterable)False

基本集合数据类型： list、tuple、dict、set、str 与 generator。

1. 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为 迭代器： Iterator。判断方法：

>>>from collection import Iterator>>>isinstance ((x for x in range(10), Iterator)True>>>isinstance([], Iterator)False

将list、tuple、dict、set、str 此类转为 Iterator需要使用iter()函数

>>>isinstance(iter([]), Iterator)True