設計模式：迭代

迭代是一種設計模式，解決有序便利序列的問題。通用的可迭代對象需要支持done和next方法。

偽代碼如下：

while not iterator.done():  
    item = iterator.next()  
    .....

python：可迭代對象和迭代器

python的可迭代對象需要實現__iter__()方法，返回一個迭代器。for循環和頂級函數iter(obj)調用obj的__iter__()方法，返回一個迭代器。迭代器本身也是可迭代對象，所以也需要實現__iter__()方法，返回自身，同時也需要實現__next__()方法，獲取下一個元素。

簡單類示例：

class Iterable:
    def __init__(self,string):
        self.string = string
        
    def __iter__():
        return Iterator(self.string)
    
class Itrator:
    def __init__(self,string):
        self.string = string
        self.words = list(string)
        self.index = 0
        
    def __iter__(self):
        return self
        
    def __next__(self):
        if self.index == len(self.words):
            raise StopIteration  # 元素遍歷完成拋出錯誤，for循環自動處理
        
        item = self.words[self.index]
        self.index += 1
        return item

為什么要有生成器？

生成器幫助迭代器省內存。在上面的例子可以看出，可迭代對象會一次性把所有元素生成并保存。但是有時候，我們只關注當前處理的元素。如果元素數量龐大，比如說在處理大量日志分析的時候，一次性把所有行加載到內存，導致內存浪費嚴重。所以才有了生成器。

python的生成器實現

yield關鍵字讓python生成器實現超級方便。yield可看成是代碼執行暫停，直到下一次next()方法調用，然后遇到下一個yield再次暫停。另外，yield xxx 表示回元素xxx。

def my_generator(stirng):
    for x in string:
        yield x

需要注意的是，雖然我們定義的是函數，但是實際上，python會自動將其轉換成一個生成器對象，而不是一個普通的函數對象。

協程

協程程用是讓我們可以往生成器發送數據。協程與生成器語法區別是: xx = yield xxx，即yield左邊有賦值語句，send(a)方法會將a賦值給xx，協程對象返回xxx。協程的這個特征，被用于異步編程和并發編程，在程序遇到IO時自動暫停切換。

協程執行順序：

• yield 出現和生成器暫停
• 在函數外執行send()方法，且激活了生成器
• 發生的值賦值給yiled語句左側變量
• 生成器繼續執行，直到遇到下一個yield語句。