Python迭代器

一、可迭代对象

判定对象是否为可迭代对象

• 1.检查对象x是否实现了__iter__()方法，如果实现了该方法就调用它，并尝试获取一个迭代器。
• 2.如果没有实现__iter__()方法，但是实现了__getitem__(index)方法，尝试按顺序（从索引0开始）获取元素，即参数index是从0开始的整数（int）。之所以会检查是否实现__getitem(index)__方法，为了向后兼容。
• 3.如果前面都尝试失败，Python会抛出TypeError异常，通常会提示'X' object is not iterable（X类型的对象不可迭代），其中X是目标对象所属的类。

二、迭代器

迭代器 规定了两个方法：

• __iter__：返回迭代器本身
• __next__：返回下一个元素
  读取完毕之后，再调用next()会触发StopIteration异常。

示例1：

it = iter("abcdef")
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))

运行结果1

示例2：

class SentenceIter:
    def __init__(self, text):
        self.text = text
        self.words = self.text.split()
        self.step = -1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.step >= len(self.words) - 1:
            raise StopIteration

        self.step += 1
        return self.words[self.step]


ss = SentenceIter("This is an apple.")
for word in ss:
    print(word)

运行结果2

三、生成器

yield关键字

• yield 的作用是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator。
• 程序执行到yield关键字处会停住，并返回yield后的值，再次调用next()会从上次中断处继续执行。若函数已执行完毕仍再次调用next()，则会抛出StopIteration异常。

示例1：斐波那契数列生成器

def fibonacci_generator():
    a, b = 1, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b


f = fibonacci_generator()
print(f)
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))

运行结果1

示例2：

def generator_123():
    yield 1
    yield 2
    yield 3


g = generator_123()
print(g)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

运行结果2