python迭代器与生成器

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迭代器

迭代器是一个实现了iter()和next()方法的对象

生成器

生成器的产生有两种方式：

yield函数（生成器函数）

生成器函数 Generator Function：实现迭代逻辑的函数

  • 任何包含yield语句的函数，都是生成器函数
  • 生成器函数是生成器的核心，用来实现迭代逻辑
  • 对于函数来说，yield和return功能接近，但不完全相同
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def getValue():
	import random
	ls = list(range(10))
	print(ls, end=",")
	return ls[random.randint(0,9)]

for i in range(10):
	print(getValue())

'''
普通函数 每次调用完局部变量都会销毁，如果表达容器概念，那么容器中的元素每次都需要重新生成，浪费了计算资源
有效提高CPU，内存的利用率，提高速度，优化必备
'''
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def getValue( max ):
	import random
	ls = list(range(10))
	print(ls, end=",")
    for i in range( max ):
		yield ls[random.randint(0,9)]

for i in getValue(10):
	print(i)
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def fibo_yield(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        yield b
        a,b = b,a+b
        n += 1

def read_file(fpath):
    BLOCK_SIZE = 1024
    with open(fpath,'rb') as f:
        while True :
            block = f.read(BLOCK_SIZE)
        	if block:
                yield block
            else:
                return
```

```python
# send next close
def week(start):
    n = start
    day = {0:'星期日',1:'星期一',2:'星期二',3:'星期三',4:'星期四',5:'星期五',6:'星期六',}
    while n <= 6:
        msg = yield day[n]
        print('msg:%s'%msg)
        n +=1
        n %= 7

day = week(3)
print(next(day))
print(day.send(None))
day.close()
print(day.send('Python大法好'))

'''
=============== RESTART: C:/Users/xiaoy/Desktop/yield_close.py ===============
星期三
msg:None
星期四
Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/xiaoy/Desktop/yield_close.py", line 14, in <module>
    print(day.send('Python大法好'))
StopIteration
'''

```

### 生成器表达式
~~~python
# 返回一个生成器
(do(i) for i in iter)
(do(i) for i in iter if condition)
(do(i,j) for i in iter for j in iter2)

生成器与迭代器的联系和区别

  1. 生成器Generator是快速实现迭代器类型的方式
  2. 生成器表达式和生成器函数都可以创建一个’generator’对象，这个对象是可迭代的（拥有__iter__()和__next__()方法），所以也叫迭代器。
  3. 生成器是迭代器的另一个角度诠释，生成器都是迭代器
  4. 生成器以逐一产生数据为角度，重点在于迭代逻辑的方便实现
  5. 生成器只需要yield保留字即可定义并表达，不用实现对象的iter和next方法