迭代器
python最强大的功能之一，访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象，迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束，迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本的方法：
- iter()
- next()
字符串，列表和元组对象都可用于创建迭代器
>>> list=[1,2,3,4] >>> it = iter(list) # 创建迭代器对象 >>> print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素
创建一个迭代器
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。__next__() 方法会返回下一个迭代器对象。
StopIteration
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。
1 class MyNumbers: 2 def __iter__(self): 3 self.a = 1 4 return self 5 6 def __next__(self): 7 if self.a <= 20: 8 x = self.a 9 self.a += 1 10 return x 11 else: 12 raise StopIteration 13 14 myclass = MyNumbers() 15 myiter = iter(myclass) 16 17 for x in myiter: 18 print(x)
- 由这个代码可知for循环可以约等于不断调用next()
- next()函数内部的x是为了记录返回一个初始值
生成器
在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，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。调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
1 import sys 2 3 def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契 4 a, b, counter = 0, 1, 0 5 while True: 6 if (counter > n): 7 return 8 yield a 9 a, b = b, a + b 10 counter += 1 11 f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成 12 13 while True: 14 try: 15 print (next(f), end=" ") 16 except StopIteration: 17 sys.exit()