Python进阶教程，生成器、迭代器一文掌握迭代的概念上一次输出的结果为下一次输

迭代的概念上一次输出的结果为下一次输入的初始值，重复的过程称为迭代,每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果是下一次迭代的初始值
什么是迭代

访问集合元素的一种方式
可通过 for 循环遍历的对象叫可迭代对象
数字类型不可迭代
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判断对象是否可迭代： isinstance( ) 判断是否为 Iterable(可迭代对象)

from collections.abc import Iterable#print(isinstance(要判断的对象 ， 数据类型))print(isinstance([1,2,3,4],Iterable))是可迭代对象返回 True不是可迭代对象返回 False

可迭代的对象
内置iter方法的，都是可迭代的对象。list是可迭代对象， dict是可迭代对象， set也是可迭代对象。
迭代器 Iterator1.为什么要有迭代器？对于没有索引的数据类型，必须提供一种不依赖索引的迭代方式。
2.迭代器定义：迭代器：可迭代对象执行iter方法，得到的结果就是迭代器，迭代器对象有next方法
它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了iter和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元素了，则抛出StopIteration异常
迭代器的遍历循环：

class MyIterator(object):def __init__(self,list):self.list=listself.xiabiao=0def __iter__(self):#获取迭代器 ， 自身就为迭代器 ， 所以返回自身return selfdef __next__(self):#获取迭代器中的下一个数据if self.xiabiao < len(slef.list):item=self.list[self.xiabiao]self.xiabiao += 1return itemelse:raise StopIteration#抛出 停止迭代异常a=[11,22,33,44,55]my=MyIterator(a) for i in my:print(i)

for…in… 循环的本质：先通过iter( )获取可迭代对象的迭代器，然后对获取到的迭代器不断使用next( )方法来获取下一个值，并赋值给一个变量，当遇到 StopIteration 循环结束
while True:try:print(next( ))except StopIteration：break 迭代器的应用场景：斐波那契数列

class Fei(object):def __init__(self,n):self.n=nself.weizhi=0记录位置self.num1=0定义初始变量self.num2=1def __iter__(self):获取迭代器 ， 此类本身就是迭代器 ， 返回自身return selfdef __next__(self):获取迭代器中的下一个数据if self.weizhi < self.n:num=self.num1self.num1,self.num2=self.num2,self.num1+self.num2self.weizhi += 1return numelse:raise StopIterationfei=Fei(10) for i in fei:print(i)

查看迭代器数据的三种方法： for 、list、tuple
#forfor i in fei:print(fei)#listprint(list(fei))#tupleprint(tuple(fei))生成器 generator1.定义

生成器(generator)是一个特殊的迭代器，它的实现更简单优雅， yield是生成器实现next()方法的关键。它作为生成器执行的暂停恢复点，可以对yield表达式进行赋值，也可以将yield表达式的值返回。
也就是说， yield是一个语法糖，内部实现支持了迭代器协议，同时yield内部是一个状态机，维护着挂起和继续的状态。
生成器可以理解为一种数据类型，这种数据类型自动实现了迭代器协议（其他数据类型需要调用自己的内置iter方法）
在Python中，一边循环，一边计算的机制，称为生成器。

yield的功能：