迭代器和生成器是python中的重要特性，本章作者花了很大的篇幅来介绍迭代器和生成器的用法.

首先来看一个单词序列的例子：

import re

re_word=re.compile(r‘\w+‘)

class Sentence(object):

    def __init__(self,text):

        self.text=text

        self.word=re_word.findall(text)

    def __getitem__(self, item):

        return self.word[item]

    def __len__(self):

        return len(self.word)

    def __str__(self):

        return ‘Sentence(%s)‘ % self.word



if __name__=="__main__":

    s=Sentence("Today is Tuesday")

    print s

    for word in s: 

        print word

E:\python2.7.11\python.exe E:/py_prj/fluent_python/chapter14.py

Sentence([‘Today‘, ‘is‘, ‘Tuesday‘])

Today

is

Tuesday

在上面的这个例子中，for word in s 是在迭达整个序列。但是我们知道一个对象可以迭代是因为实现了__iter__方法，但是在Sentence中并没有实现__iter__方法。那为什么可以迭代呢

原因在于在python中实现了iter和getitem的都是可迭代的。首先会检查是否实现了iter方法，如果实现了则调用，如果没有但是实现了__item__方法。Python就会创建一个迭代器。尝试按照顺序获取元素。如果尝试失败则会抛出typeerror异常，提示object is not iterable.

因此如果对象实现了能返回迭代器的__iter__方法，那么对象就是可迭代的。如果实现了__getitem__方法，而且其参数是从零开始的索引。这种对象也可以迭代。我们用__iter__方法来改造之前的Sentence。在__iter__中返回一个可迭代对象iter(self.word)。当执行for word in s的时候就会调用__iter__方法

import re

re_word=re.compile(r‘\w+‘)

class Sentence(object):

    def __init__(self,text):

        self.text=text

        self.word=re_word.findall(text)

    def __iter__(self):

        return iter(self.word)

    def __len__(self):

        return len(self.word)

    def __str__(self):

        return ‘Sentence(%s)‘ % self.word



if __name__=="__main__":

    s=Sentence("Today is Tuesday")

    print s

    for word in s:

        print word

我们在来看下next, next的作用是返回下一个元素，如果没有元素了，抛出stopIteration异常。我们来看下next的使用方法。如果要遍历一个字符串，最简单的方法如下：

s=‘abc‘

for char in s:

    print char

如果不用for方法，代码需要修改如下：

s=‘abc‘

it=iter(s)

while True:

    try:

        print next(it)

    except StopIteration:

        del it

        break

首先将s变成一个iter对象，然后不断调用next获取下一个字符，如果没有字符了，则会抛出StopIteration异常释放对it的引用。废弃迭代对象。

比如下面的用法则会抛出异常：

s=‘abc‘

it=iter(s)

print it.next()

print it.next()

print it.next()

print it.next()

E:\python2.7.11\python.exe E:/py_prj/fluent_python/chapter14.py

Traceback (most recent call last):

  File "E:/py_prj/fluent_python/chapter14.py", line 21, in <module>

    print it.next()

StopIteration

a

b

c

因为只有3个字符，但是调用了4次it.next()导致已经找不到字符因此抛出异常。

将到这里，我们需要解释两个概念，可迭代对象和迭代器

可迭代对象：实现了__iter__方法，就是可迭代的，可以返回自身作为迭代器。也可以返回其他一个可迭代对象

迭代器：在Python2中实现了next方法，在python3中实现了__next__方法。

我们来看下下面的这个图，首先要让x通过iter变成一个可迭代对象，然后使用迭代器来调用元素

我们将上面Sentence的代码修改下：

class Sentence(object):

    def __init__(self,text):

        self.text=text

        self.word=re_word.findall(text)

        self.index=0

    def __iter__(self):

        return self             ⑴

    def next(self):             ⑵

        try:

            word=self.word[self.index]

        except IndexError:

            raise StopIteration

        self.index+=1

        return word

    def __len__(self):

        return len(self.word)

    def __str__(self):

        return ‘Sentence(%s)‘ % self.word



if __name__=="__main__":

    s=Sentence(‘Today is tuesday‘)

    for word in s:

        print word

E:\python2.7.11\python.exe E:/py_prj/fluent_python/chapter14.py

Today

is

Tuesday

在(1)中，首先这个类是可迭代的，因为具有__iter__方法，也是它自身的迭代器，因为具有next方法

在(2)中，由于实例是可迭代对象，因此可以不停的获取下一个元素

这和之前的实现有什么区别呢：

之前的代码虽然也实现了__iter__,但是返回的却是另外一个可迭代对象：iter(self.word)，因此当我们使用for word in s的时候，其实是在迭代iter(self.word)

def __iter__(self):

    return iter(self.word)

而如下的实现，其实是在迭代Sentence本身

def __iter__(self):

    return self            

def next(self):

    try:

        word=self.word[self.index]

    except IndexError:

        raise StopIteration

    self.index+=1

    return word

这里总结一下：

1 可迭代对象是迭代器的一个身份证明，只有是可迭代对象才能实现迭代器

2 迭代器其实具体工作的方法，就好比可迭代对象是政府，迭代器是公务员，只有依托于政府，公务员的工作才能进行。

下面介绍另外一个高级应用：生成器 yield.在函数中实现了yield的都是生成器函数。我们来看一个简单的例子：

def odd():

    n=1

    while True:

        yield n

        n+=2



if __name__=="__main__":

    for o in odd():

        print o

        if o > 12:

            break

在这里odd函数就是一个生成器。每当for o in odd()的时候。会自动生成一个值o。生成器的工作原理如下：

在每次for循环执行的时候，每次循环都会执行odd函数内部的代码，执行到yield n的时候就返回一个迭代值，并且保存当时所有的函数变量。下次迭代的时候，代码从yield  n的下一条语句继续执行。看到这你会先到中断，对的yield就是有采用中断的方法。而且生成器从本质上说也是一个可迭代对象。也就是说实现了yield的函数既是一个可迭代对象，也是一个迭代器。我们来看下前面odd的另外一种用法：

o=odd()

print next(o)

print next(o)

print next(o)

print next(o)

print next(o)

E:\python2.7.11\python.exe E:/py_prj/fluent_python/chapter14.py

1

3

5

7

9

用next方法可以不停的生成返回的值。直到执行了o.close()关闭生成器。

在这里我们归纳下生成器，迭代器，可迭代对象之间的关系，用下面的图来表示，从图上可以看到，生成器是可迭代对象和迭代器的一种高级封装。

有了生成器，我们就可以将之前的Sentence改造如下：

class Sentence(object):

    def __init__(self,text):

        self.text=text

        self.word=re_word.findall(text)

        self.index=0

    def __iter__(self):

        for word in self.word:

            yield word

    def __len__(self):

        return len(self.word)

    def __str__(self):

        return ‘Sentence(%s)‘ % self.word

那么生成器除了能实现可迭代对象和迭代器，还有其他好处么。我们首先来看下这样的一种应用。我们想实现一个函数，这个函数返回值是得到100之内的所有数的平方值，我们根据这个返回值然后对各个值进行处理。一般来说我们会这样实现：

def data_generate(value):

    number=[]

    for i in range(value):

        num=i*i

        number.append(num)

    return number

首先定义一个列表，然后将value内的值全部取平方。然后加入到number中去。等所有的数都生成后直接用return返回。这里看上去没啥问题。但是如果我们设置的value是10000或者是更大的数。那么对应的列表number也会变得更大。这样就需要更多的内存来存储值。如果这个value足够大，仅仅为了存储这些值就得耗尽所有的内存，哪该怎么办呢。有没有一种方法每当生成一个数的时候，就返回这个值，这样就不需要专门定义一个列表来存储了。

但是return语句每当调用的时候整个函数就停止了。无法满足我们的诉求。不用急，python中的生成器完全我们的需求。而且用法很简单

代码改造成如下

def data_generate(value):

    for i in range(value):

        num=i*i

        yield num

如下调用

for i in data_generate(100):

    print i

通过代码可以看到我们去掉了number列表以及return语句。添加了yield num语句。并用调用迭代器的方式调用data_generate函数。最终也达到了我们要的效果。而且最重要的是在函数中我们不需要申请一个占用内存的列表。完美的实现了我们的诉求。

那么我们可以用生成器来优化之前的Sentence实例。在之前的__init__实现中，我们首先用self.word=re_word.findall(text)将所有匹配的字符提取出来存入到self.word中，如果文本内容很大，那么就需要开辟一个大内存的列表来存储。如果我们只需要迭代前面几个单词，那么多余的内存就是不必要的。因此我们用生成器来优化下。re.finditer是函数re.findall的变种，返回的不是列表，而是一个生成器。代码改成如下：这里省去了self.word的赋值。也就不用开辟一块内存来专门存储。这样极大的节约了内存代码也变得更简短

class Sentence(object):

    def __init__(self,text):

        self.text=text

    def __iter__(self):

        for match in re.finditer(self.text):

            yield match.group()

    def __len__(self):

        return len(self.word)

    def __str__(self):

        return ‘Sentence(%s)‘ % self.word

另外生成器还可以用在列表推导上：

l=[x*x for x in range(10)]

l1=(x*x for x in range(10))

l是一个列表，而l1是一个生成器。也能达到节省内存的作用。

在python的自带库里面，也有很多生成器。

Filter(predict,it)把it中的各个元素传给predict，如果predict返回true,那么产出对应的元素。

def vowel(c):

    return c.lower() in ‘aeiou‘



if __name__=="__main__":

    print list(filter(vowel,‘Aardvark‘))

ifilterfalse:和filter相反，当predict返回False的时候才产出对应的元素

print list(itertools.ifilterfalse(vowel,‘Aardvark‘))

itertools.chain(it1,….itn):先产出it1中的元素，然后产出it2中的元素，以此类推，无缝连接在一起

print list(itertools.chain(‘abc‘,range(2)))

类似的在itertools中还有很多，这里就不一一介绍了

最后来看下iter函数的一个用法。Iter函数可以传入2个参数。第一个参数可以是可调用的对象，用于不断调用产出各个值，第二值是标记符，当可调用对象返回这个值的时候，触发迭代器抛出StopIteration异常。示例代码如下：

def d6():

    return randint(1,6)



if __name__=="__main__":

    d6_iter=iter(d6,1)

    for roll in d6_iter:

        print roll

iter(d6,1)，首先采用d6函数不断产生整数，直到产生的数为1的时候停止。

流畅python学习笔记：第十四章：迭代器和生成器