python的迭代器无法输出值_python迭代器和生成器
人生還早，誰能笑到最后呢，堅持吧！
1.迭代器協議
由于生成器自動實現了迭代器協議，我們有必要了解迭代器協議是什么，才能更好的理解生成器。
1)迭代器協議：對象要提供__next()__方法，它要么返回迭代中的下一個對象，要么引起一個StopIteration錯誤，終止迭代
2)可迭代對象：實現了迭代器協議的對象
3)協議是一種約定，可迭代對象實現了迭代器協議，python的內部工具(如for循環，sum，min，max函數等)使用迭代器協議訪問對象。
for循環的本質：循環所有對象，全都是使用迭代器協議
(字符串，列表，元組，字典，集合，文件對象)這些都不是可迭代對象，只不過在for循環式，調用了他們內部的__iter__方法，把他們變成了可迭代對象
list = ['a','b',1,2]
# for i in list:
# print(i)
list_iter = list.__iter__()#調用__iter__方法將list對象變成可迭代對象
print(list_iter.__next__())依次調用，知道引起StopIteration錯誤
print(list_iter.__next__())
print(list_iter.__next__())
print(list_iter.__next__())
用while循環模擬for循環做的事情
list_iter = list.__iter__()
while True:
try:
print(list_iter.__next__())
except StopIteration:
print('迭代完畢，可以終止')
break
迭代器對象的本質是一種數據流，它只是一個有序的序列，我們不能提前知道它的長度，只有不斷通過__next__()取出下一個值。
Interator甚至可以表示一個無限大的數據流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能存儲全體自然數的。
優點
1)：迭代器提供了一種不依賴于索引的取值方式，這樣就可以遍歷那些沒有索引的可迭代對象了(字典，集合，文件)
2)：迭代器與列表比較，迭代器是惰性計算的，，只有在需要返回下一個數據時才計算，更節省內存
缺點：
1)：無法獲取迭代器的長度，使用不如列表索引取值靈活
2)：一次性的，只能往后取值，不能倒著取值
如何查看一個對象是不是可迭代對象和迭代器對象
from collections import Iterable,Iterator#導入模塊
list = ['a','b',1,2]
list_iter = list.__iter__()
#isinstance
print(isinstance(list,Iterable))#是否是可迭代對象
print(isinstance(list,Iterator))#是否是迭代器對象
print(isinstance(list_iter,Iterable))
print(isinstance(list_iter,Iterator))
小結：
凡是可作用于for循環的對象都是Iterable類型；
凡是可作用于next()函數的對象都是Iterator類型，它們表示一個惰性計算的序列，也就是說你需要取值時才給你取；
集合數據類型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函數獲得一個Iterator對象。
協程函數
如果在一個函數內部yield的使用方式是表達式形式的話，如x=yield，那么該函數稱為協程函數，比線程更小
def eater(name):
food_list=[]
while True:
food=yield food_list
food_list.append(food)#因為有yied
e=eater('鐵根') #一個生成器的內存地址
print(next(e)) #初始化迭代器
print(e.send('包子'))
print(e.send('韭菜餡包子'))
print(e.send('大蒜包子'))
2.生成器
通過列表生成式，我們可以創建一個列表。但是我們知道受內存的限制，我們的列表容量是有限的，而且創建包含100萬個元素的列表，我們只用到前幾個，剩下的都是浪費內存空間。
所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出后續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。
要創建一個generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就創建了一個generator：
l=[x*x for x in range(10)]
print(l)
g=(x*x for x in range(10))
print(g)
打印結果
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
at 0x0000000001E70F10>
取generator值用__next__()一個一個打印出來
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
0
1
4
9
16
25
generator也是可迭代對象，所以也可以使用for循環
for i in g:
print(i)
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
所以，我們創建了一個generator后，基本上永遠不會調用next()，而是通過for循環來迭代它，并且不需要關心StopIteration的錯誤。
generator非常強大。如果推算的算法比較復雜，用類似列表生成式的for循環無法實現的時候，還可以用函數來實現。
比如，著名的斐波拉契數列(Fibonacci)，除第一個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函數把它打印出來卻很容易：
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
fib(20)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
89
144
233
377
610
987
1597
2584
4181
6765
仔細觀察，可以看出，fib函數實際上是定義了斐波拉契數列的推算規則，可以從第一個元素開始，推算出后續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。
也就是說，上面的函數和generator僅一步之遙。要把fib函數變成generator，只需要把print(b)改為yield b就可以了：
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
f = fib(6)
print(f)
這里，最難理解的就是generator和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行，遇到return語句或者最后一行函數語句就返回。而變成generator的函數，在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。
定義generator的另一種方法。如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那么這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator
我們把函數變成generator后，基本上也不再使用__next__()方法，都是用for循環來迭代，但是用for循環調用generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
# print(b)
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
for i in fib(5):
print(i)
1
1
2
3
5
如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中：
while True:
try:
x=next(g)
print(x)
except StopIteration as e:
print('Generator return value:',e.value)
break
2
3
5
Generator return value: done
看到一張圖方便理解列表等容器，生成器，可迭代對象，迭代器之間的關系
小結：
generator可以是表達式也可以是函數，它保存的是算法，同時它是iterable對象，它也是一個generator。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的python的迭代器无法输出值_python迭代器和生成器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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