python迭代器和生成器

1. 迭代器

　　1. 迭代是访问集合的一种方式 ，可以记住遍历的位置的对象，int类型和容器类对象不可进行迭代

1. int类型不可进行迭代
　例：num = iter(12345)
　　　print(next(num))　　　　#  TypeError: 'int' object is not iterable　　　　

2. 容器类对象也不可为迭代对象
　例：class myList:
　　　　def __init__(self):
　　　　　　self.a = [ ]
　　　　def add(self, item):
　　　　　　self.a.append(item)
　　　my = myList()
　　　my.add(1)
　　　my.add(2)
　　　myIter = iter(my)
　　　for i in myIter:
　　　　print(i)　　　　　　　#　'myList' object is not iterable　　

　　2. 通过Python内置函数isinstance()来判断一个对象的数据类型

　　　　例： from collections.abc import Iterable
　　　　　　print(isinstance([ ]，Iterable)　　　　# True
　　　　　　print(isinstance(123，Iterable)  　　  # False
　　　　　　print(isinstance(123，int)　　　　　 # True

　　3. 迭代器的两个基本方法，iter()和next()，这两个方法在一起使用，可以通过for循环遍历　

1. 迭代器的应用
    myList = [1,2,3,4,5,6]
    iter_ = iter(myList)
    print(iter_)                # <list_iterator object at 0x000001A749A6BFD0>
    print(next(iter_))　　　　　　# 1
    print(next(iter_))　　　　　　# 2
    ...

2. 迭代器在for循环中的应用
    myList = [1,2,3,4,5,6]
    iter_ = iter(myList)
    for i  in myList:
        print(next(iter_))　　　# 1 2 3 4 5 6

3. 定义一个迭代器对象,异常终止
    class myNumber:
        def __iter__(self):
            self.a = 1
            return self
        def __next__(self):
            if self.a < 10:
                x_ = self.a
                self.a += 1
                return x_    
            else:
                raise StopIteration

    myNum = iter(myNumber())
    print(next(myNum)        # 1
    print(next(myNum)        # 2
    print(next(myNum)        # 3   
或
    for x in myNum:
        print(x)                     # 1 2 3 4 5 6 7 8 9

2. 生成器yield

　　1. 使用yield的函数称为生成器，是一个返回迭代器的函数，只用于迭代操作

　　2. 在调用生成器运行的过程中，每次遇到yield函数会暂停并保存当前的运行信息，返回yield的值，并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行

　　3. 调用一个生成器函数，返回一个迭代器对象，StopIteration触发异常，结束迭代

1. 生成器field函数
    def contains():
        i = 0
        while i < 5：
            yield i
            i += 1

    # 生成器函数
    print(contains())        # <generator object contains at 0x000002A837F76D60>

    # 通过for循环得到内容
    for i in contains():
        print(i)                 # 0,1,2,3,4

    # 通过next()函数得到内容
    net = contains()
    print(next(net))        # 0
    print(next(net))        # 1
    print(next(net))        # 2

2. 元组推导式和生成器的关系，元组不可以直接进行推导，而是得到一个生成器，通过next进行循环求值
   # 元组推导式
    vm = (i for i in range(10))
    print(vm)            # <generator object <genexpr> at 0x000002E578A81580>
    print(next(vm))        # 0
    print(next(vm))        # 1
    print(next(vm))        # 2
    ...

3. 生成器实例——斐波那契数列
　　def fibonacci(n):
　　　　num,b,counter = 0,1,0
　　　　while True:
　　　　　　if counter > n:
　　　　　　　　return
　　　　　　yield num
　　　　　　num,b = b,num+b
　　　　　　counter += 1
　　f = fibonacci(10)　　　　# f是一个迭代器，由生成器返回
　　while True:
　　　　try:
　　　　　　print(next(f))　　# 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
　　　　except:
　　　　　　raise StopIteration