前言
python 里面有 3 大神器：迭代器，生成器，装饰器。在了解迭代器之前，需弄清楚2个概念：
1.什么是迭代
2.什么是可迭代对象
迭代
如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）
在Python中，迭代是通过for ... in来完成的。
"""
列表a中大于0的值，得到新的列表
"""
a = [1, -2, 3, -5, 7]
c = []
for i in a:
if i > 0:
c.append(i)
print(c) # [1, 3, 7]
Iterable 可迭代对象
在python 里面 list、tuple、dict、set、str 这些基础数据类型都是可以作用于for循环的。
可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象：
"""
isinstance 判断实例类型
Iterable 可迭代对象
"""
from collections import Iterable
a = 12
print(isinstance(a, Iterable))
b = "abc"
print(isinstance(b, Iterable))
c = [1, 2, 3]
print(isinstance(c, Iterable))
d = (1, 2, 3)
print(isinstance(d, Iterable))
e = {1, 2, 3}
print(isinstance(e, Iterable))
f = {"key": 1}
print(isinstance(f, Iterable))
运行结果
False
True
True
True
True
True
除了上面的6种基础的是可迭代的，还有一类是 生成器(generator)，包括生成器和带yield的 生成器函数
Iterator 迭代器
可以被 next() 函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
可以使用isinstance() 判断一个对象是否是 Iterator 对象：
from collections import Iterable, Iterator
a = 12
print(isinstance(a, Iterator))
b = "abc"
print(isinstance(b, Iterator))
c = [1, 2, 3]
print(isinstance(c, Iterator))
d = (1, 2, 3)
print(isinstance(d, Iterator))
e = {1, 2, 3}
print(isinstance(e, Iterator))
f = {"key": 1}
print(isinstance(f, Iterator))
结果返回
False
False
False
False
False
False
list、dict、str虽然是可迭代对象 (Iterable)，却不是 迭代器 (Iterator), 可以使用 iter() 函数，变成迭代器
# 作者-上海悠悠 QQ交流群:717225969
# blog地址 https://www.cnblogs.com/yoyoketang/
from collections import Iterable, Iterator
b = "abc"
new_b = iter(b)
print(new_b)
print(isinstance(new_b, Iterator))
c = [1, 2, 3]
print(iter(c))
print(isinstance(iter(c), Iterator))
d = (1, 2, 3)
print(iter(d))
print(isinstance(iter(d), Iterator))
e = {1, 2, 3}
print(iter(e))
print(isinstance(iter(e), Iterator))
f = {"key": 1}
print(iter(f))
print(isinstance(iter(f), Iterator))
迭代器 iter() 和 next()
迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
使用iter() 创建一个迭代器后，可以使用next() 输出迭代器的下一个元素
a = [1, 2, 3, 4]
it = iter(a) # 创建迭代器对象
print(next(it)) # 输出迭代器的下一个元素
print(next(it))
输出结果
1
2
也可以使用 for 来遍历
a = [1, 2, 3, 4]
it = iter(a) # 创建迭代器对象
for x in it:
print(x, end=" ")
输出结果
1 2 3 4
如果用next() 函数取值，一直取到没有了，那就会抛出"StopIteration" 异常
a = [1, 2, 3, 4]
it = iter(a) # 创建迭代器对象
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it)) # StopIteration
运行结果
1
2
3
4
Traceback (most recent call last):
File "D:/xx.py", line 9, in <module>
print(next(it))
StopIteration
如果用next()输出全部值，可以加个try...expect
a = [1, 2, 3, 4]
it = iter(a) # 创建迭代器对象
while True:
try:
print(next(it))
except StopIteration:
break
创建迭代器
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（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。
创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
x = self.a
self.a += 1
return x
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
输出结果
1
2
3
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。
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
if self.a <= 3:
x = self.a
self.a += 1
return x
else:
raise StopIteration
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
# 第4次会抛异常
print(next(myiter))
在 3 次迭代后停止执行
斐波那契数列
斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13,特别指出：第0项是0，第1项是第一个1。从第三项开始，每一项都等于前两项之和
求出小于100 的所有的斐波那契数列
# 作者-上海悠悠 QQ交流群:717225969
# blog地址 https://www.cnblogs.com/yoyoketang/
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.n1 = 0
self.n2 = 1
self.count = 1
return self
def __next__(self):
self.n1, self.n2 = self.n2, self.count
self.count = self.n1 + self.n2
if self.count <= 100:
return self.count
else:
raise StopIteration
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
while True:
try:
print(next(myiter), end=" ")
except StopIteration:
break
# 也可以用 for 遍历输出
for i in myiter:
print(i, end=" ")
输出结果：2 3 5 8 13 21 34 55 89