标签：保存 code 一个 ret style while 生成 rabl iterable
1.有__iter__方法的对象就是可迭代类(对象)
2.有__iter__方法，__next()方法的对象就是迭代器
3.生成器 == 函数+yield
生成器属于迭代器, 迭代器是特殊的可迭代对象
1.先调用iter()函数: iter(iterable) -> iterator : 函数传入一个可迭代对象(iterable)，返回迭代器(iterator);
内部是通过可迭代对象(iterable)的__iter__ ()取得迭代器(iterator)
2.再调用next()函数: next(iterator)->Return the next item from the iterator : 函数传入一个迭代器(iterator)，返回迭代器指向的下一个值;
内部是通过迭代器(iterator)的__next__ ()取得下一个值(iitem)
1 # 定义一个可迭代对象，如列表
2 list1 = [1, 2, 3, 4, ]
3
4 # 通过iter()生成一个迭代器
5 list_iterator = iter(list1)
6
7 # 通过next()取得迭代器指向的下一个元素，默认从第一个开始
8 print("第1个迭代出的元素：",next(list_iterator))
9 print("第2个迭代出的元素：",next(list_iterator))
10 print("第3个迭代出的元素：",next(list_iterator))
11 print("第4个迭代出的元素：",next(list_iterator))
12
13
14
15 结果如下:
16 第1个迭代出的元素： 1
17 第2个迭代出的元素： 2
18 第3个迭代出的元素： 3
19 第4个迭代出的元素： 4
20
21 进程已结束，退出代码 0
列表元祖等是可迭代对象,但不是可迭代器,虽然可以调用内部__iter__方法,返回的是一个迭代器,但不是自己的本身(本身就不是生成器),所以不能直接所以不能直接调用next()返回迭代器指向的下一个值,必须先调用iter()方法
1. 假如函数中有yield，则不再是函数，而是生成器
2. yield 会产生一个断点，暂停函数 ，挂起函数, 且保存当前状态
3. 假如yield后面紧接着一个数据，就会把数据返回，
作为next()函数或者for ...in...迭代出的下一个值
4. 可以通过next()唤醒生成器，让生成器从断点处继续执行
def fibo(n):
"""使用yield实现生成器求斐波那契数列"""
count = 0 # 记录当前迭代的位置，初始值为0
num1, num2 = 0, 1 # 初始化数列的前两位值 0,1
while count < n:
yield num1
num1, num2 = num2, num1 + num2
count += 1 # 自加一，迭代器指针指向下一个位置
# 创建生成器,生成器默认是沉睡的，假如是第一次唤醒生成器(函数)，则从生成器(函数)的起始位置开始运行
gen = fibo(10)
# 使用next()迭代
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
print("返回的值：", next(gen))
结果如下:
返回的值： 0
返回的值： 1
返回的值： 1
返回的值： 2
返回的值： 3
返回的值： 5
返回的值： 8
返回的值： 13
返回的值： 21
返回的值： 34
进程已结束，退出代码 1
生成器 : 可使用next()/send() 拿到数据
迭代器: 可使用next() 拿到数据
可迭代对象(只是可迭代对象): 可使用iter() +next() 拿到数据
标签：保存 code 一个 ret style while 生成 rabl iterable
原文地址：https://www.cnblogs.com/ywk-1994/p/9457506.html
