标签：返回值 container val ring class syntax 表达 line 修改
可迭代对象（iterable）[可迭代对象的内部实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象]
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>>> x = [1, 2, 3]>>> y = iter(x)>>> z = iter(x)>>> next(y)1>>> next(y)2>>> next(z)1>>> type(x)<class ‘list‘>>>> type(y)<class ‘list_iterator‘> |
迭代器是具有迭代类型，比如list_iterator，set_iterator
举例说明：
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x = [1, 2, 3]for elem in x: ... |
真实的情况是：
反编译该段代码，你可以看到解释器显示地调用GET_ITER指令，相当于调用iter(x)，FOR_ITER指令就是调用next()方法，不断地获取迭代器中的下一个元素，但是你没法直接从指令中看出来，因为他被解释器优化过了。
迭代器是一个带状态的对象，任何实现了__iter__ 和 __next__（python2中实现了next()）方法的对象都是迭代器。__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多的元素，则抛出异常。
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class Fib: def __init__(self): self.prev = 0 self.curr = 1 def __iter__(self): return self def __next__(self): value = self.curr self.curr += self.prev self.prev = value return value >>> f = Fib()>>> list(islice(f, 0, 10))[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] |
Fib既是一个可迭代对象（实现了__iter__方法），又是一个迭代器实现了（__next__方法），实例变量prev和curr用户维护迭代器内部的状态，每一次调用next()方法的时候做两件事：
1、为下一次调用next()方法修改状态
2、为当前这次调用生成返回结果
我的终极实例，助你理解迭代器
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class MyIter: def __init__(self, start=0, end=0): print(‘程序的init‘) self.start = start self.end = end def __iter__(self): print(‘我在这里制造了一个迭代器‘) return self # 这个地方如果不return self 那么c 就不具备可迭代的能力 def __next__(self): print(‘这里调用 __next__方法‘, self.start) if self.start < self.end: i = self.start self.start += 1 return i else: raise StopIteration()c = MyIter(0, 5) # 代码到这里只是创造了一个迭代器for i in c:# 代码到这里 会调用__iter__和__next__ 具有迭代的能力 print(i)>>>>>>>>>程序的init我在这里制造了一个迭代器这里调用 __next__方法 00这里调用 __next__方法 11这里调用 __next__方法 22这里调用 __next__方法 33这里调用 __next__方法 44这里调用 __next__方法 5 |
生成器是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器显得更加优雅，生成器不需要写__iter__和__next__方法，只需要一个yield关键字。
生成器一定是迭代器（反之不成立）
生成器表达式（generator expression）
生成器表达式是列表推导式的生成器版本
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>>> a = (x*x for x in range(10))>>> a<generator object <genexpr> at 0x401f08>>>> sum(a)285 |
本文转自http://www.cnblogs.com/mosson/p/8398187.html#_label0
标签：返回值 container val ring class syntax 表达 line 修改
原文地址：https://www.cnblogs.com/Hessen/p/8944563.html
