python 生成器和迭代器_任何实现了__iter__()和__next__()方法的对象都是迭代器

一、迭代器：

任何实现了__iter__()和__next__()方法的对象都是迭代器。

其中，__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个元素值。

二、生成器：

具有yield关键字的函数都是生成器。

yield可以理解为特殊的return，该函数不会释放局部变量。

生成器自动实现了__iter__()和__next()__()方法，也就是说生成器也是迭代器。

调用生成器函数，将返回生成器对象，该生成器对象具有迭代器的所有功能。

详情参考

三、自定义迭代器：

class MyNumbersIterator:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self  # 返回迭代器自身
 
    def __next__(self):
        x = self.a
        self.a += 1
        return x
 
 
myclass = MyNumbersIterator()
myiter = iter(myclass)  # 通过调用myclass.__iter__()返回迭代器。
 
print(next(myiter))  # 输出 1
print(next(myiter))  # 输出 2
print(next(myiter))  # 输出 3
print(next(myiter))  # 输出 4
print(next(myiter))  # 输出 5

四、自定义生成器：

使用场景，计算斐波那契数，后面的结果依赖于前面。

a = b;

b = a + b

#!/usr/bin/python3
 
import sys
 
 
def fibonacci(n):  # 生成器函数 - 斐波那契，返回n个斐波那契数
    a, b, counter = 0, 1, 1
    while counter <= n:  # 生成n个
        yield a
        a, b = b, a + b  # 返回一个斐波那契数，更新a,b，然后循环计算后面一个
        counter += 1
 
 
f = fibonacci(10)  # f 是一个生成器对象，但它同时具有迭代器的所有功能，因为其自动实现了迭代器协议
while True:
    try:
        print(next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()