序
在这里记录一下python迭代器与生成器的一些基本概念和用法
迭代器
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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
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迭代器只能往前不会后退,对于原生支持随机访问的数据结构（如tuple、list），迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势，反而丢失了索引值（可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值）。但对于无法随机访问的数据结构（比如set）而言，迭代器是唯一的访问元素的方式。 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
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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，或是斐波那契数列等等
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迭代器有两个基本的方法
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next方法：返回迭代器的下一个元素
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__iter__方法：返回迭代器对象本身
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例子：
class Fab(object):
def __init__(self, max):
self.max = max
self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.n < self.max:
r = self.b
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.n = self.n + 1
return r
raise StopIteration()
print Fabs(5)
- 使用next()方法可以访问下一个元素：
>>> it.next()
0
>>> it.next()
1
>>> it.next()
2
- python处理迭代器越界是抛出StopIteration异常
lst = range(5)
it = iter(lst)
try:
while True:
val = it.next()
print val
except StopIteration:
pass
- 事实上，因为迭代器如此普遍，python专门为for关键字做了迭代器的语法糖。在for循环中，Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器，自动调用next()获取元素，还完成了检查StopIteration异常的工作
生成器
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带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器）
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简单地讲，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， 调用时不会执行函数，而是返回一个 iterable 对象！ 在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield 时， 函数就返回一个迭代值，下次迭代时， 代码从 yield 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的， 于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。
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例子：
def read_file(fpath):
BLOCK_SIZE = 1024
with open(fpath, 'rb') as f:
while True:
block = f.read(BLOCK_SIZE)
if block:
yield block
else:
return
- 如果直接对文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield，我们不再需要编写读文件的迭代类，就可以轻松实现文件读取