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迭代器与生成器

迭代器和可迭代对象

实现了__iter__的对象是可迭代对象.

实现了__iter__和__next__的是迭代器.

两者之间的关系: Python从可迭代的对象中获取迭代器

可迭代对象的抽象基类是abc.Iterable

如何实现迭代器？

定义__iter__方法返回带有__next__方法的对象，__iter__可以简单的返回self.

当没有数据返回时，会抛出StopIteration异常停止返回数据。

class MyIter():    def __init__(self, data):        self.data = data        self.index = len(data)    def __iter__(self):        return self    def __next__(self):        if self.index == 0:            raise StopIteration                self.index = self.index - 1        return self.data[self.index]my_iter = MyIter()iter(my_iter)   # 返回一个迭代器

生成器和生成器函数

函数中有yield关键字的，就是生成器函数

生成器函数创建生成器

下面的__iter__是一个生成器函数，通过该生成器函数创建生成器对象，包装生成器函数的定义。把生成器传给next(...)函数时，生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个yield语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停。当无数据返回时，生成器对象会抛出StopIteration异常。

例子:

import reimport reprlibRE_WORD = re.compile("\w+")class Sentence:    def __init__(self, text):        self.text = text            def __iter__(self):        for match in RE_WORD.finditer(self.text):            yield matc.group()

生成器表达式创建生成器

生成器表达式可以理解为列表推导的惰性版本: 不会迫切地构建列表，而是返回一个生成器，按需惰性生成元素。

列表表达式。 会马上加载所有的元素到内存中

[i for i in range(10)]

生成器表达式: 会得到一个生成器对象，可以通过next或者循环的方式惰性求值。

(i for i in range(10))

虽然下面的__iter__没有yield关键字，但是却有具有生成器表达式，所以__iter__得到的也是一个生成器对象。

例子:

class A:    def __iter__(self):        return (x*3 for x in range(10))

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