python的迭代器无法输出值_python迭代器和生成器
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1.迭代器协议
由于生成器自动实现了迭代器协议，我们有必要了解迭代器协议是什么，才能更好的理解生成器。
1)迭代器协议：对象要提供__next()__方法，它要么返回迭代中的下一个对象，要么引起一个StopIteration错误，终止迭代
2)可迭代对象：实现了迭代器协议的对象
3)协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具(如for循环，sum，min，max函数等)使用迭代器协议访问对象。
for循环的本质：循环所有对象，全都是使用迭代器协议
(字符串，列表，元组，字典，集合，文件对象)这些都不是可迭代对象，只不过在for循环式，调用了他们内部的__iter__方法，把他们变成了可迭代对象
list = ['a','b',1,2]
# for i in list:
# print(i)
list_iter = list.__iter__()#调用__iter__方法将list对象变成可迭代对象
print(list_iter.__next__())依次调用，知道引起StopIteration错误
print(list_iter.__next__())
print(list_iter.__next__())
print(list_iter.__next__())
用while循环模拟for循环做的事情
list_iter = list.__iter__()
while True:
try:
print(list_iter.__next__())
except StopIteration:
print('迭代完毕，可以终止')
break
迭代器对象的本质是一种数据流，它只是一个有序的序列，我们不能提前知道它的长度，只有不断通过__next__()取出下一个值。
Interator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
优点
1)：迭代器提供了一种不依赖于索引的取值方式，这样就可以遍历那些没有索引的可迭代对象了(字典，集合，文件)
2)：迭代器与列表比较，迭代器是惰性计算的，，只有在需要返回下一个数据时才计算，更节省内存
缺点：
1)：无法获取迭代器的长度，使用不如列表索引取值灵活
2)：一次性的，只能往后取值，不能倒着取值
如何查看一个对象是不是可迭代对象和迭代器对象
from collections import Iterable,Iterator#导入模块
list = ['a','b',1,2]
list_iter = list.__iter__()
#isinstance
print(isinstance(list,Iterable))#是否是可迭代对象
print(isinstance(list,Iterator))#是否是迭代器对象
print(isinstance(list_iter,Iterable))
print(isinstance(list_iter,Iterator))
小结：
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列，也就是说你需要取值时才给你取；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
协程函数
如果在一个函数内部yield的使用方式是表达式形式的话，如x=yield，那么该函数称为协程函数，比线程更小
def eater(name):
food_list=[]
while True:
food=yield food_list
food_list.append(food)#因为有yied
e=eater('铁根') #一个生成器的内存地址
print(next(e)) #初始化迭代器
print(e.send('包子'))
print(e.send('韭菜馅包子'))
print(e.send('大蒜包子'))
2.生成器
通过列表生成式，我们可以创建一个列表。但是我们知道受内存的限制，我们的列表容量是有限的，而且创建包含100万个元素的列表，我们只用到前几个，剩下的都是浪费内存空间。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
l=[x*x for x in range(10)]
print(l)
g=(x*x for x in range(10))
print(g)
打印结果
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
at 0x0000000001E70F10>
取generator值用__next__()一个一个打印出来
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也是可迭代对象，所以也可以使用for循环
for i in g:
print(i)
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。
比如，著名的斐波拉契数列(Fibonacci)，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：
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
仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为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)
这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator
我们把函数变成generator后，基本上也不再使用__next__()方法，都是用for循环来迭代，但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。
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，必须捕获StopIteration错误，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
看到一张图方便理解列表等容器，生成器，可迭代对象，迭代器之间的关系
小结：
generator可以是表达式也可以是函数，它保存的是算法，同时它是iterable对象，它也是一个generator。
总结
以上是生活随笔为你收集整理的python的迭代器无法输出值_python迭代器和生成器的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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