生成器

在 Python 中，一邊迴圈一邊計算的機制，稱為 生成器（generator）

可以通過 next() 函式獲得 generator 的下一個返回值

生成器 的兩種表示方法：

1、將列表生成式的 [ ] 改為 ( )

[2*x for x in range(10)] => (2*x for x in range(10))

2、使用 yield 關鍵字

以裴波拉切數列為例

In [1]: def fib(max):    # fib 是生成器函式
   ...:     n, a, b = 0, 0, 1
   ...:     while n < max:
   ...
 
:         yield b
   ...:         a, b = b, a + b
   ...:         n = n + 1
   ...:     return 'done'
   ...:

In [2]: fib(5)          # 具體的 fib(5) 才是生成器
Out[2]: <generator object fib at 0x05098CF0>

In [3]: g = fib(5)

In [4]: next(g)
Out[4]: 1
​
In [5]: next(g)
Out[5]: 1
​
In [6]: next(g)
Out[6]: 2
 

​
In [7]: next(g)
Out[7]: 3

In [8]: next(g)
Out[8]: 5
​
In [9]: from inspect import isgeneratorfunction  
​
In [10]: isgeneratorfunction(fib)                  # 判斷是否是 generator function
Out[10]: True

In [11]: import types
​
In [12]: isinstance(fib(5), types.GeneratorType)    # 判斷是否是 generator
Out[12
 
]: True

迭代器，可迭代物件

能作用於 for 迴圈的都是 可迭代物件（Iterable），包括內建的 集合資料型別 和 生成器

可以被 next() 函式呼叫並不斷返回下一個值的物件稱為 迭代器（Iterator）

生成器都是 Iterator物件，但 list、dict、str 雖然是 Iterable，卻不是 Iterator
可以使用 iter() 將 Iterable 轉換為 Iterator

In [13]: import collections

In [14]: isinstance('abc', collections.Iterable)       # 判斷是否是 Iterable
Out[14]: True
​
In [15]: isinstance('abc', collections.Iterator)       # 判斷是否是 Iterator
Out[15]: False

In [16]: isinstance(iter('abc'), collections.Iterator) 
Out[16]: True