Python中的生成器和迭代器

本网站用的阿里云ECS,推荐大家用。自己搞个学习研究也不错
个人觉得iterator和yield实现的是相同的功能,只不过iterator需要在类中实现,yield实在函数中实现,二者均会保存状态

生成器也是由迭代器实现的

#!/usr/bin/env python
#coding: utf-8
#定义三个函数       
def Lee(name,age):
    return ‘I am %s,I am %d old’ %(name,age)
   
def Marlon():
    return ‘I am Marlon’
   
def Allen():
    return ‘I am Allen’
   
function_list=  [Lee,Marlon,Allen]  #有三个函数的列表

#定义一个生成器
def MyGenerator(*args):
    for i in args:
        yield i
       
a=MyGenerator(*function_list) #生成器
print apply(a.next(),(‘Lee’,29)) #执行next()方法,这时会保存现在的执行状态,下一次调用next()方法时,会用到此状态
print apply(a.next())
print apply(a.next())

#为什么yield有next方法? 看下面迭代器的列子,就会明白为什么生成器是由迭代器实现的
#下面是迭代器的例子, 一个类如果实现了__iter__方法,和next()方法,就叫做迭代器     
class MyIterator(object):
    def __init__(self,funcs):
        self.total_funcs=len(funcs)#记录总共需要执行多少个函数
        self.func_list=funcs #记录所有函数
        self.step = 0 #记录当前执行到哪一个函数
    def __iter__(self):
        pass
    def next(self):       
        if self.step < self.total_funcs: #当目前所执行的函数所在的位置小于总的函数个数时
            self.step+=1 #step
            return self.func_list[self.step-1] #执行当前函数
        else:
            raise StopIteration     

c=MyIterator(function_list)
print apply(c.next(),(‘Lee’,29))
print apply(c.next())
print apply(c.next())

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CentOS上源码安装Python3.4  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/111870.htm

《Python核心编程 第二版》.(Wesley J. Chun ).[高清PDF中文版] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85425.htm

《Python开发技术详解》.( 周伟,宗杰).[高清PDF扫描版+随书视频+代码] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92693.htm

Python脚本获取Linux系统信息 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88531.htm

Ubuntu下用Python搭建桌面算法交易研究环境 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92534.htm

Python 语言的发展简史 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107206.htm

Python 的详细介绍请点这里
Python 的下载地址请点这

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