完全理解Python迭代对象、迭代器、生成器

20 RETURN_VALUE

迭代器(iterator)

那么什么迭代器呢?它是一个带状况的对象，他能在你调用next()办法的时刻返回容器中的下一?值，任何实现了__iter__和__next__()(python2中实现next())办法的对象都是迭代器，__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一?值，如不雅容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常，至于它们到底是若何实现的┞封并不重要。

所以，迭代器就是实现了工厂模式的对象，它在你每次钠揭捉?问要下一?值的时刻给你返回。有很多关于迭代器的例子，比如itertools函数返回的都是迭代器对象。

当运行代码：

Fib既是一个可迭代对象(因为它实现了__iter__办法)，又是一个迭代器(因为实现了__next__办法)。实例变量prev和curr用户保护迭代器内部的状况。每次调用next()办法的时刻做两件事：

为下一次调用next()办法修改状况
为当前此次调用生成返回结不雅

生成无穷序列：

>>> from itertools import count 
 
>>> counter = count(start=13) 
 
>>> next(counter) 
 
13 
 
>>> next(counter) 
 
14

年腋荷琐有限序列中生成无穷序列：

>>> from itertools import cycle 
 
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue']) 
 
>>> next(colors) 
 
'red' 
 
>>> next(colors) 
 
'white' 
 
>>> next(colors) 
 
'blue' 
 
>>> next(colors) 
 
'red'

大年夜无穷的序列中生成有限序列：

>>> from itertools import islice 
 
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue']) # infinite 
 
>>> limited = islice(colors, 0, 4) # finite 
 
>>> for x in limited: 
 
... print(x) 
 
red 
 
white 
 
blue 
 
red

为了更直不雅地感触感染迭代器内部的履行过程，我们自定义一个迭代器，以斐波那契数列为例：

class Fib: 
 
    def __init__(self): 	
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