一、可迭代的对象、迭代器和生成器
迭代是数据处理的基石。扫描内存中放不下的数据集时，我们要找到一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式（Iterator pattern）。
所有生成器都是迭代器，因为生成器完全实现了迭代器接口。不过，根据《设计模式：可复用面向对象软件的基础》一书的定义，迭代器用于从集合中取出
元素；而生成器用于“凭空”生成元素。
1、可迭代性
"""
Sentence 类第1版：单词序列
author:daihaolong
2019年11月18日
v1
"""
import re, reprlib
RE_WORD = re.compile('w+')
class Sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text
self.word = RE_WORD.findall(text)
def __getitem__(self, item):
return self.word[item]
def __repr__(self):
return "Sentence(%s)" % reprlib.repr(self.text)
s = Sentence('"The time has come," the Walrus said,')
print(s)
for word in s: # 为什么s 可迭代？因为它实现了__getitem__ 方法
print(word)
print(list(s))
# **********************************************************运行结果
Sentence('"The time ha... Walrus said,')
The
time
has
come
the
Walrus
said
['The', 'time', 'has', 'come', 'the', 'Walrus', 'said']
# 任何 Python 序列都可迭代的原因是，它们都实现了 __getitem__ 方法。其实，标准的序
# 列也都实现了 __iter__ 方法，因此你也应该这么做。之所以对 __getitem__ 方法做特殊处
# 理，是为了向后兼容，而未来可能不会再这么做
解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用 iter(x) 。
内置的 iter 函数有以下作用。
(1) 检查对象是否实现了 __iter__ 方法，如果实现了就调用它，获取一个迭代器。
(2) 如果没有实现 __iter__ 方法，但是实现了 __getitem__ 方法，Python 会创建一个迭代器，尝试按顺序（从索引 0 开始）获取元素。
(3) 如果尝试失败，Python 抛出 TypeError 异常，通常会提示“C object is not iterable”（C对象不可迭代），其中 C 是目标对象所属的类。
迭代器的定义：
迭代器是这样的对象：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方
法，因此迭代器也可以迭代。
"""
Sentence 类第2版：
author:daihaolong
2019年11月18日
v2
典型的迭代器，需要实现__iter__和__next__方法
"""
import re, reprlib
RE_WORD = re.compile("w+")
class Sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text
self.words = RE_WORD.findall(text)
def __iter__(self):
return SentenceIterator(self.words)
def __repr__(self):
return "Sentence(%s)" % reprlib.repr(self.text)
class SentenceIterator:
def __init__(self, words):
self.index = 0
self.words = words
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
try:
word = self.words[self.index]
except IndexError:
raise StopIteration()
self.index += 1
return word
s = Sentence('"The time has come," the Walrus said,')
print(s)
for word in s: # 为什么s 可迭代？因为它实现了__getitem__ 方法
print(word)
print(list(s))
3、生成器
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数时，会返回一个生成器对象。也就是说，生成器函数是生成器工厂。
"""
Sentence 类第3版：
author:daihaolong
2019年11月18日
v3
典型的迭代器，需要实现__iter__和__next__方法
"""
import re, reprlib
RE_WORD = re.compile("w+")
class Sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text
self.words = RE_WORD.findall(text)
def __iter__(self):
for word in self.words:
yield word
return
def __repr__(self):
return "Sentence(%s)" % reprlib.repr(self.text)
s = Sentence('"The time has come," the Walrus said,')
print(s)
for word1 in s: # 为什么s 可迭代？因为它实现了__getitem__ 方法
print(word1)
print(list(s))
惰性实现版
1）yield生成器版
"""
Sentence 类第4版：
author:daihaolong
2019年11月18日
v4
使用惰性版本
"""
import re, reprlib
RE_WORD = re.compile('w+')
class Sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text
def __repr__(self):
return "Sentence(%s)" % reprlib.repr(self.text)
def __iter__(self):
for word in RE_WORD.finditer(self.text): # 这样就是惰性的，不用一下生产一个列表
yield word.group()
s = Sentence('"The time has come," the Walrus said,')
print(s)
for word1 in s: # 为什么s 可迭代？因为它实现了__getitem__ 方法
print(word1)
print(list(s))
2）生成器表达式版
"""
Sentence 类第5版：
author:daihaolong
2019年11月18日
v5
使用惰性版本
"""
import re, reprlib
RE_WORD = re.compile('w+')
class Sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text
def __repr__(self):
return "Sentence(%s)" % reprlib.repr(self.text)
def __iter__(self): # 直接使用列表生成式，带括号的其实就是生成器
return (word.group() for word in RE_WORD.finditer(self.text))
s = Sentence('"The time has come," the Walrus said,')
print(s)
for word1 in s: # 为什么s 可迭代？因为它实现了__getitem__ 方法
print(word1)
print(list(s))