这一节来学习生成器（generator）和迭代器(iterator)
首先来回忆一个例子，这里打印rest的时候为什么要通过list(rest)打出，而不是直接输出rest？
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>>> li=[11,22,33]
rest=filter(lambda x:x>22,li)
print(list(rest))
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[33]
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试试看，如果直接输出是什么结果？
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>>> li=[11,22,33]
rest=filter(lambda x:x>22,li)
print(rest)
<filter object at 0x00000192C88AF4A8>
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事实上，如果在2.7里面，他会直接输出结果，但是在3.X以后，他只会返回一个具有生成能力的对象，而不是直接输出所有结果，这样的好处是如果我们有成千上万个数据要输出，他不会直接一股脑的就输出来了。我们需要循环地输出这个对象生成所有需要的值。比如把上面的例子改成for循环也是一样的
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>>> li=[11,22,33]
rest=filter(lambda x:x>22,li)
for i in rest:
print(i)
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现在来看看基本的定义：
1.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，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件
特点：
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访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容
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不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问
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访问到一半时不能往回退
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便于循环比较大的数据集合，节省内存
2. 一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator）；如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器；
下面直接通过例子说明：
比如我定义了一个函数f1，里面包含了yield这个关键字，那么他就变成了一个生成器，他的结果只能通过迭代器的next方法一步步输出
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>>> def f1():
print("1")
yield 22
print("2")
yield 33
print("3")
yield 44
r=f1()
print(r,type(r))
print(r.__next__())
print(r.__next__())
print(r.__next__())
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<generator object f1 at 0x00000192C88DC728> <class 'generator'>
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当然通过循环语句自动调用迭代器更方便了
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for item in r:
print(item)
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例2 通过生成器做一个range的函数
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>>> def nrange(num):
temp = -1
while True:
temp = temp + 1
if temp >= num:
return
else:
yield temp
r=nrange(5)
print(r)
for item in r:
print(item)
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<generator object nrange at 0x00000192C88DC360>
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再看个例子
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def split_line():
print ('ready to split')
result="4 5 6"
while True:
line=yield result
result=line.split()
s=split_line()
s.__next__()#send的值去替换掉line的值，返回值是resultret=s.send('1 2 3')
print(ret)
ret=s.send('a b c')
print(ret)
"C:\Program Files\Python3\python.exe" C:/Users/yli/pycharmprojects/Exercise/Week12/test.py
ready to split----------
['1', '2', '3']
['a', 'b', 'c']
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本文转自 beanxyz 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/beanxyz/1845058，如需转载请自行联系原作者