前置知识

迭代：迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程（函数）的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果（函数return）会作为下一次迭代的初始值（传入函数的参数）。
例如 斐波那契数列：
0 1 1 2 3 5 8 13 23………

F(0)=0，F(1)=1, F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)（n ≥ 2，n ∈ N）

迭代器

1. 迭代器：是一个类，有__iter__()和__next__()方法的类，
2. 迭代器对象：是”迭代器“类的实例化对象

备注：

• 迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历
• 字符串、列表或元组对象都可用于创建迭代器。
• iter():类的内置函数，返回一个迭代器对象
• next():类的内置函数，返回下一个数据
• 一个类中有__iter__()方法和__next__()方法，则self也是一个迭代器对象

实例1 自定义迭代器类

class MyNumbers:     # 因为MyNumbers类中含有__iter__()和__next__()函数，所以MyNumbers是一个迭代器
  def __iter__(self):  # 返回一个迭代器对象
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):   # 返回下一个数据
    if self.a <= 5:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration  # 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__()方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
 
myclass = MyNumbers()   # myclass为迭代器对象
 
for x in myclass:   # 迭代器对象可使用for循环
  print(x)
  
  
  
>>>
1
2
3
4
5

实例2 字符串、列表、元组、字典都可用于创建迭代器。

# 字符串、列表、元组、字典可用于创建迭代器

# my = 'this_is_a_string'  # string
# my = [1, 2, 3, 4, 5]  # listd
# my = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')  # tuple
my = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}  # dictionary
it = iter(my)  # 创建迭代器对象
print(next(it))  # 输出迭代器的下一个元素
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))


>>>
a
b
c
d
e

生成器

1. 出现了yield的函数（Python 解释器会将其视为一个 generator类）
2. 生成器对象：使用“生成器函数”实例化的对象，内部是根据“生成器类generator"创建对象，生成器内部也声明了：iter、__next__方法；生成器满足迭代器的定义，生成器是迭代器的一种

实例

#!/usr/bin/python3  
import sys  
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契   
	a, b, counter = 0, 1, 0    
	while True:        
		if (counter > n):            
 			return        
		yield a        
		a, b = b, a + b        
		counter += 1 
		
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成  

while True:    
	try:        
		print (next(f), end=" ")    
	except StopIteration:        
		sys.exit()

可迭代对象

1. 可迭代类：有__iter__()方法的类；
2. 可迭代对象：”可迭代类“创建的对象；
3. 可迭代对象可以进行for循环；
4. 迭代器对象、生成器对象都是可迭代对象的特例。

可迭代器对象和迭代器的判断

1. 通过dir()查看对象是否包含以下方法：

• 可迭代对象：包含__iter__()方法
• 迭代器：包含__iter__()和__next__()方法

2. 通过Iterable 和Iterator 来判断

from collections.abc import Iterable  
from collections.abc import Iterator  

# my = 'this_is_a_string'  # string
# my = [1, 2, 3, 4, 5]  # listd
# my = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')  # tuple
my = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}  # dictionary
it = iter(my)  # 创建迭代器对象


def f():    # 生成器函数
    yield 1


print(isinstance(it, Iterable))   # 判断是否可迭代
print(isinstance(it, Iterator))   # 判断是否是迭代器
print(isinstance(my, Iterable))
print(isinstance(my, Iterator)) 
print(isinstance(f(), Iterable))
print(isinstance(f(), Iterator))

print("it具体的方法包括：", dir(it))
print("my具体的方法包括：", dir(my))
print("f()具体的方法包括：", dir(f()))

>>>
True
True
True
False
True
True
it具体的方法包括： ['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__length_hint__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
my具体的方法包括： ['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
f()具体的方法包括： ['__class__', '__del__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'gi_yieldfrom', 'send', 'throw']

迭代器和生成器的区别

1. 迭代器是一个类；生成器是一个函数；
2. 生成器是一种特殊的迭代器，内部支持了生成器协议，不需要明确定义__iter__()和__next__()方法；
3. 生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果。