Python生成器

生成器 Generators

要理解生成器，首先要理解迭代器，迭代器由以下三个部分组成：

可迭代对象（iterable）
迭代器（iterator）
迭代（iteration）

1. 可迭代对象

只要定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法的对象，或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法。

2. 迭代器

只要定义了一个__next__方法的对象。

3. 迭代

从某个地⽅（⽐如⼀个列表）取出⼀个元素的过程。当我们使⽤⼀个循环来遍历某个东西时，这就叫⼀个迭代。

生成器

生成器也是一种迭代器，但是只能对其迭代一次。因为生成器没有把所有的值存在内存中，而是在运行时生成值（lazy）。可以通过遍历来使用它们，使用for循环或传递给任意可以进行迭代的函数和结构。

大多数生成器是以函数来实现的，它们并不返回一个值，而是yield一个值。

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生成器最好的使用场景是：不需要一次将所有计算的结果全部放在内存中，或者一次读出全部的原始数据，这样会造成很大的内存占用。

上述例子中，我们用for循环来迭代这个生成器函数，同样，我们可以使用python的next()函数来获得迭代器的下一个元素。
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基础数据类型list和str都是可迭代对象，我们经常会使用for循环来获得每一个下标的数据。
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但是我们发现，不能调用next来迭代字符串和数据，这是因为：
数组和字符串是可迭代对象，但不是迭代器。
使用for关键字迭代可迭代对象时，for会自动获取到迭代器，进行迭代。但是next只能对迭代器进行迭代，因此我们需要使用到iter()函数来根据一个可迭代对象返回一个迭代器对象！
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同时，next方法没有实现对StopIteration异常的捕捉，在自己写的迭代器内一般需要额外进行迭代结束的编写。

测验：

现在我们要写一个生成器，迭代一个数组的时候，不再是按顺序取出而是隔一个元素取出。

1. 函数式迭代器(yield)

def skip_elements(arr):for i in range(0, len(arr), 2):  # 从索引0开始，每次跨越2个元素yield arr[i]my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
gen = skip_elements(my_list)for element in gen:print(element)

2. 编写一个迭代器：

class SkipElementsGenerator:def __init__(self, arr):self.arr = arrself.index = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.index >= len(self.arr):raise StopIterationelement = self.arr[self.index]self.index += 2  # 每次跳过一个元素return elementmy_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
gen = SkipElementsGenerator(my_list)for element in gen:print(element)

SkipElementsGenerator是一个迭代器，我们直接将要迭代的数组当成形参丢入以初始化迭代器。

注意：因为要用for迭代迭代器，因此迭代器也必须得是可迭代对象，这里只需要简单实现__iter__函数并且返回self即可！

Another Way

比较直观了解可迭代对象与迭代器的例子：

class MyArray:def __init__(self, arr):self.arr = arrdef __iter__(self):return SkipElementsGenerator(self.arr)class SkipElementsGenerator:def __init__(self, arr):self.arr = arrself.index = 0def __next__(self):if self.index >= len(self.arr):raise StopIterationelement = self.arr[self.index]self.index += 2  # 每次跳过一个元素return element# 创建自定义数组对象
my_list = MyArray([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# 使用生成器迭代元素
for element in my_list:print(element)