迭代器和生成器

一、迭代器

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象，迭代器从第一个元素开始访问，直到所有元素访问结束

① iter()

通过iter()得到可迭代对象(a)中的迭代器

② next()

通过iter()得到的迭代器(iter_a)，使用next()取数据

③ 自定义迭代器

由于a = [1,2,33,4,5,6,77,8] 已经是个列表，列表里面本身已经存在迭代器

而自己定义的class类对象里，里面没有迭代器，因此需要__iter__ 与 __next__，当我们使用 iter()与next()时会自动调用该类的__iter__ 与 __next__

二、生成器

generator
例如受内存限制，生成1000w个list需要大量内存，如果能通过某种算法进行推算出列表的元素，当这个元素/数据需要用的时候才被生成出来，这样就可以不一次性创建大list，从而减少内存使用
即，生成器是 指记录数据生成的方法，而不是事先生成并存储完整的数据

例子：

list1是列表，而list2是生成器
此时 将list1改为range(100000000000000000) 后，程序会崩溃并返回137内存溢出状态码，而同样对list2操作时并不会内存溢出，且还可以对list2进行for循环打印（从而实现，当数据被需要时，才生成，以此规避内存溢出）

① 创建生成器

1、斐波那契数列

import time
class Fibonacci():
    def __init__(self):
        self.a = 1
        self.b = 1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        next_num = self.a
        self.a , self.b = self.b , self.a+self.b
        return self.a

fib = Fibonacci()

for f in fib:
    print(f)
    time.sleep(2)

2、yield 创建

def fibonacci():
    a = 1
    b = 1
    while 1:
        next_num = a
        a , b  = b , a+b
        yield next_num

fin = fibonacci()
print(fin)
print(type(fin))

如果一个函数中有yield，此时fin = fibonacci()就变成了创建一个生成器对象，正常调next()即可生成数据

② 使用send()

可以通过send传入