Iterator&generator

Iterator(迭代器)

概念

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
可迭代对象

迭代器提供了一个统一的访问集合的接口。只要是实现了iter()或getitem()方法的对象，就可以使用迭代器进行访问。

例子：
- 序列：字符串、列表、元组
- 非序列：字典、文件
- 自定义类：用户自定义的类实现了iter()或getitem()方法的对象

可迭代对象创建的两种方法

第一种：

# 迭代器对象实现了__iter__()方法
class Fibs:
  def __init__(self):
        self.a = 0
        self.b = 0
    def next(self):
        self.a,self.b = self.b,self.a+self.b
        return self.a
      def __iter__(self):
        return self

__iter__()方法实现了对象可迭代，next()方法实现了迭代。

第二种：

# 用iter()工厂类实例化一个可迭代对象
it = iter([1,2,3])
it.next()

从迭代器中获得序列
```
it = iter([1,23,3])
lits(it)
```
使用list构造方法显式地讲迭代器转化成列表。

一种更方便的建立迭代器

# 用括号扩住才是迭代器
it = (x for x in [2,3,4])

生成器

概念
生成器是一种用普通的函数语法定义的迭代器（也叫简单生成器），有点像java中的静态域里面的数据，但用更加灵活。生成器不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态，在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。
yield

在函数中如果出现了yield关键字，那么该函数就不再是普通函数，而是生成器函数。

yield 的作用就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。可以用for循环遍历相比于迭代器，生成器更加灵活。

程序执行到yield后就会返回输出，yield下面的代码会在下次调用next()时运行
yield与return

在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕时返回StopIteration
如果遇到return,如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。
```
# 不会执行到'b'
def ge():
  yield 'a'
    return 
  yield 'b'  
```
如果在return后返回一个值，那么这个值为StopIteration异常的说明，不是程序的返回值。
```
# 不会输出'world'
def ge():
  yield 'hello'
    return 'world'
```

创建一个生成器

简单生成器

# 简单生成器，一个无穷产生奇数的生成器函数
def odd():
    n=1
    while True:
        yield n
        n+=2

循环生成器

# 循环生成器
g = ((i+2)**2 for i in range(2, 27))

range()是一个生成器

递归生成器

# 处理多层嵌套的数据（二维数组等等）
def flatten(nested):
    try:
        for sublist in nested:
            forelement in flatten(sublist):
                yield element
  except TypeError:
        yield nested
list(flatten([1,[2,3],[4,[5,6]],7,8]))

当函数被告知展开一个元素（元素无法展开，一个可迭代对象才能展开　），for循环会引发一个TypeError异常。但上面的那种情况在处理元素是字符串的时候不适用。

def flatten(nested):
    try:
        # 不要迭代类似字符串的数据对象
        try:
            nested + ''  # 当nested不是一个字符串的时候会引发一个TypeError
      except TypeError:
            pass
        else: 
            raise TypeError
      for sublist in nested:
            for element in flatten(sublist):
                yield element
  except TypeError:
        yield nested
        
 # 下面的是可以打印出多层嵌套的数据（无论是一般数据还是字符串）
def flatten(nested):
    try:
        if isinstance(nested, str):
            raise TypeError
        for sublist in nested:
            for element in sublist:
                yield element
    except TypeError:
        yield nested

生成器方法

send

可以改变生成器内部值的方法

要在生成器挂起后才有意义（也就是说在yield函数第一次被运行之后），如果相对刚刚启动的生成器使用send()方法，可以讲None作为其参数进行调用。
```
def repeater(value):
  while True:
  new = (yield value)
  if new is not None:
  value = new 
# 使用方法
r = repeater(42)
r.next()
r.send('Hello world!')
```

throw

用于在生成器内引发一个异常（在yield表达式中）

def gen():
  while True:
      try:
          yield 'normal value'
          yield 'normal value 2'
          print 'here'
      except ValueError:
          print 'we got ValueError here'
      except TypeError:
          break
# gen()用法
g - gen()
print next(g)
print g.throw(Valueerror)
print next(g)
print g.throw(TypeError)

"""
程序的输出：
print(next(g))：会输出normal value，并停留在yield ‘normal value 2’之前。
由于执行了g.throw(ValueError)，所以会跳过所有后续的try语句，也就是说yield ‘normal value 2’不会被执行，然后进入到except语句，打印出we got ValueError here。然后再次进入到while语句部分，消耗一个yield，所以会输出normal value。
print(next(g))，会执行yield ‘normal value 2’语句，并停留在执行完该语句后的位置。
g.throw(TypeError)：会跳出try语句，从而print(‘here’)不会被执行，然后执行break语句，跳出while循环，然后到达程序结尾，所以跑出StopIteration异常。
"""

close

它在yield运行处引发一个GeneratorExit异常，可以对生成器内进行代码清理，一般讲yield语句放在try/finally语句中。执行close()方法后，生成器对象就会被销毁，不能再调用next()方法
```
def gen():
  yield 1
  yield 2
  yield 3
  
g = gen()
print next(g)
g.close()
next(g)
```

Iterator&generator

Iterator(迭代器)

生成器

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