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python函数迭代调用 python中的迭代法( 二 )

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标准的迭代器接口有两个方法：
__next__ ：返回下一个可用的元素 ， 如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常 。
__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中 。
迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常 。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代 。
接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：
注意 ，  不要 在 Sentence 类中实现__next__方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象 ， 也是自身的迭代器 。
为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器 。
所以总结下来就是：
实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类 。
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数 。调用生成器函数，就会返回一个生成器对象 。
生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时，生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停，。最终，函数的定义体返回时 ， 外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常 ， 这一点与迭代器协议一致 。
如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒 。惰性，是如今人们认为最好的特质 。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理 。
目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为__init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上 。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多 ， 取决于文本中有多少非单词字符） 。
re.finditer函数是re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例 。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词 。
标准库提供了很多生成器函数，有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等 。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器，用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素 。
第一组是用于 过滤 的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身 。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个 布尔函数 ，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上，用于判断元素是否包含在输出中 。
以下为这些函数的演示：
第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果 。
以下为这些函数的用法：
第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素 。
以下为演示：
第四组是从一个元素中产出多个值，扩展输入的可迭代对象 。
以下为演示：
第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列 。
下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果，这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数”，其实，这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现，但内置更加方便 ， 而且还有一些优点 。

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