Python大殺器--迭代器、生成器

要判斷一個Pythonista編寫的代碼夠不夠pythonic，一個很重要的標準就是看他能不能靈活運用迭代器。
首先要介紹一下什麼是迭代器：在python中有兩種循環語句，while和for。通常我們可以以c風格來使用它們，但是python額外提供了另外一種更爲方便和高效的使用方式。通俗的來說就是邊生產邊消費。代碼易讀性和簡潔高效性之爭
首先要介紹一下幾個概念之間得差異：

1. 可迭代對象： 除了列表、元組、字符串、元組、集合、字典等序列外，只要實現了__iter__和__getitem__中任意一個方法的對象都是可以進行迭代的。不同的是，在進行迭代的時候解釋器會調用iter函數，iter函數會檢查對象是否實現了__iter__方法，如果實現了就會調用它得到一個生成器，如果沒有實現__iter__方法但是實現了 __getitem__方法，Python 會創建一個迭代器， 嘗試按順序（從索引 0 開始） 獲取元素。isinstance(objiect, Iterable)只會檢測__iter__方法，忽略了__getitem__方法。

   # coding=utf8
   from collections import Iterable
   
   list_a = [3, 3, 45, 6]
   dict_b = {'a': 'ji', 'b': 'ok', 'c': 'illegall'}
   set_c = {'df', 'fdk', 'lo'}
   tuple_d = ('jfk', 'dj', 'ilsl')
   str_e = 'jkilljls'
   isinstance(list_a, Iterable)  # True 列表是可迭代對象
   isinstance(dict_b, Iterable)  # True 字典是可迭代對象
   isinstance(set_c, Iterable)  # True 集合是可迭代對象
   isinstance(tuple_d, Iterable)  # True 元組是可迭代對象
   isinstance(str_e, Iterable)  # True 字符串是可迭代對象
   

   class Queue:
   	def __init__(self, q):
       	self.queue = q
   
   	def __iter__(self):
       	for item in self.queue:
           	yield item
   
   	# def __getitem__(self, item):
   	#     return self.queue[item]
   
   queue = Queue([1, 4, 5, 8])
   print(isinstance(queue, Iterable))  #True 只要實現了__iter__方法則該對象就是可迭代對象，還有其他情況見後面
   

   class Queue:
   	def __init__(self, q):
       	self.queue = q
   
   	#def __iter__(self):
   	#    for item in self.queue:
    	#        yield item
   
   	def __getitem__(self, item):
     		return self.queue[item]
   
   queue = Queue([1, 4, 5, 8])
   isinstance(queue, Iterable)  #False 沒有實現__iter__方法，但是實現了__getitem__方法也是可迭代對象
   							 #Iterable只對__iter__方法進行檢測
   for item in queue:  # 只要實現了__iter__和__getitem__中的任意一個，則該對象都是可以進行迭代的。
   	print(item)   
   

2. 迭代器： 實現了next方法和__iter__方法的對象，且next方法實現了迭代協議，__iter__方法返回迭代器。
   如下是一個迭代器類，可以產生迭代器對象，對迭代器對象調用iter函數返回迭代器類自身，迭代環境中自動調用__next__方法。

   class iter:
   	def __init__(self, data):
   		self.data = data
   		self.now = 0
   	
   	def __iter__(self):
   		return self
   	
   	def __next__(self):
   		if self.now < data:
   			self.now += 1
   			return (self.now-1)**2
   		 raise StopIteration 
   

3. 生成器：生成器是一種特殊的迭代器，生成器自動實現了“迭代器協議”（即__iter__和next方法），不需要再手動實現兩方法。
   3.1 生成器表達式：可以使用表達式來得到生成器
   使用生成器表達式可以非常輕鬆的得到生成器，只要將列表解析式中的方括號換成圓括號就可以了。

   (x for x in range(5))  # iterator
   

   3.2 生成器函數：在函數中使用關鍵詞yield得到生成器

   def gen(num):
   	cou = 0
   	while cou < num:
   		yield cou
   		cou += 1