python-三器 迭代器和生成器

迭代器：

　　迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有next方法和iter方法返回自己本身。对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。
　　在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，
　　next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常。
　　a = iter(range(10)) 
　　print(next(a))

生成器：
　　生成器（Generator）是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，只是在需要返回数据的时候使用yield语句。每次next()被调用时，生成器会返回它脱离的位置（它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值）。
　　yield就是return 返回一个值，并且记住这个返回的位置，下次迭代就从这个位置后(下一行)开始

区别：

　　生成器能做到迭代器能做的所有事，而且因为自动创建了__iter__()和next()方法,生成器显得特别简洁,而且生成器也是高效的，使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序状态的自动方法,当生成器终结时,还会自动抛出StopIteration异常

　　1、共同点
　　　　生成器是一种特殊的迭代器
　　2、不同点
　　　　a、语法上
　　　　　　迭代器可以通过 iter（） 内置函数创建
　　　　　　生成器是通过函数的形式中调用 yield 或（）的形式创建的
　　　　b、用法上
　　　　　　迭代器在调用next（）函数或for循环中，所有值被返回，没有其他过程或说动作
　　　　　　生成器在调用next（）函数或for循环中，所有值被返回，记录过程被执行的位置

生成器表达式和列表推导式的区别
　　1.列表推导式比较耗内存一次性加载,生成器表达式几乎不占内存,使用的时候才分配和使用内存
　　2.得到的值不一样 列表推导式得到的是一个列表,生成器表达式获取的是一个生成器

"""
19、迭代器（iterator）
　　a = iter(range(10))     #迭代器类似于for循环，具有__iter__()和next()方法
　　print(next(a))

20、生成器(generator)
    生成器是一种特殊的迭代器，具迭代器特性，还具有有惰性，每次你去访问就给你返回一个值，不会一次性全部遍历出来
　　yield生成器，yield相当于return返回一个值，并且记住这个返回的位置，下次迭代就从这个位置后(下一行)开始

a = [i for i in range(10)] #返回列表
b = iter(range(10))        #返回了一个迭代器iterator
c = (i for i in range(10)) #返回了一个可迭代的generator (生成器)对象

print(type(a),b.__iter__(),c.__iter__())
print(next(b),list(b))
print(next(c),list(c))

"""

#迭代器
b = iter(range(10))
print(b.__iter__())
print(b.__next__())
print(next(b),list(b))


#自定义迭代器
class Range():
    def __init__(self,start ,stop ,step):
        self.start = start
        self.stop = stop
        self.step = step

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.start>self.stop:
            raise Exception('结束迭代')
        next_item = self.start
        self.start = self.start+self.step
        return next_item


ra = Range(1,10,1)
print(ra.__iter__())
print(ra.__next__())
print(next(ra))



#生成器
d = (i for i in range(10)) #返回了一个可迭代的generator (生成器)对象
def gen():                 #返回了一个可迭代的generator (生成器)对象
    for i in range(10):
         yield i
e = gen()
print(d.__iter__(),e.__iter__())
print(next(d),list(d))
print(next(e),list(e))