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另一个示例：等差数列生成器

典型的迭代器模式作用很简单——遍历数据结构。不过，即便不是从集
合中获取元素，而是获取序列中即时生成的下一个值时，也用得到这种
基于方法的标准接口。例如，内置的 range 函数用于生成有穷整数等
差数列（Arithmetic Progression，AP），itertools.count 函数用于生
成无穷等差数列。

下一节会说明 itertools.count 函数，本节探讨如何生成不同数字类
型的有穷等差数列。

下面我们在控制台中对稍后实现的 ArithmeticProgression 类做一些
测试，如示例 14-10 所示。这里，构造方法的签名是
ArithmeticProgression(begin, step[, end])。range() 函数与
这个 ArithmeticProgression 类的作用类似，不过签名是
range(start, stop[, step])。我选择使用不同的签名是因为，创
建等差数列时必须指定公差（step），而末项（end）是可选的。我还
把参数的名称由 start/stop 改成了 begin/end，以明确表明签名不
同。在示例 14-10 里的每个测试中，我都调用了 list() 函数，用于查
看生成的值。

示例 14-10　演示 ArithmeticProgression 类的用法

>>> ap = ArithmeticProgression(0, 1, 3)
>>> list(ap)
[0, 1, 2]
>>> ap = ArithmeticProgression(1, .5, 3)
>>> list(ap)
[1.0, 1.5, 2.0, 2.5]
>>> ap = ArithmeticProgression(0, 1/3, 1)
>>> list(ap)
[0.0, 0.3333333333333333, 0.6666666666666666]
>>> from fractions import Fraction
>>> ap = ArithmeticProgression(0, Fraction(1, 3), 1)
>>> list(ap)
[Fraction(0, 1), Fraction(1, 3), Fraction(2, 3)]
>>> from decimal import Decimal
>>> ap = ArithmeticProgression(0, Decimal('.1'), .3)
>>> list(ap)
[Decimal('0.0'), Decimal('0.1'), Decimal('0.2')]

注意，在得到的等差数列中，数字的类型与 begin 或 step 的类型一
致。如果需要，会根据 Python 算术运算的规则强制转换类型。在示例
14-10 中，有 int、float、Fraction 和 Decimal 数字组成的列表。
示例 14-11 列出的是 ArithmeticProgression 类的实现。
示例 14-11　ArithmeticProgression 类

class ArithmeticProgression:def __init__(self, begin, step, end=None): ➊self.begin = beginself.step = stepself.end = end # None -> 无穷数列def __iter__(self):result = type(self.begin + self.step)(self.begin) ➋forever = self.end is None ➌index = 0while forever or result < self.end: ➍yield result ➎index += 1result = self.begin + self.step * index ➏

❶ __init__ 方法需要两个参数：begin 和 step。end 是可选的，如
果值是 None，那么生成的是无穷数列。
❷ 这一行把 self.begin 赋值给 result，不过会先强制转换成前面的
加法算式得到的类型。
❸ 为了提高可读性，我们创建了 forever 变量，如果 self.end 属性的值是 None，那么 forever 的值是 True，因此生成的是无穷数列。
❹ 这个循环要么一直执行下去，要么当 result 大于或等于 self.end
时结束。如果循环退出了，那么这个函数也随之退出。
❺ 生成当前的 result 值。
❻ 计算可能存在的下一个结果。这个值可能永远不会产出，因为
while 循环可能会终止。

在示例 14-11 中的最后一行，我没有直接使用 self.step 不断地增加
result，而是选择使用 index 变量，把 self.begin 与 self.step 和
index 的乘积相加，计算 result 的各个值，以此降低处理浮点数时累
积效应致错的风险。

示例 14-11 中定义的 ArithmeticProgression 类能按预期那样使用。
这是个简单的示例，说明了如何使用生成器函数实现特殊的 __iter__
方法。然而，如果一个类只是为了构建生成器而去实现 __iter__ 方
法，那还不如使用生成器函数。毕竟，生成器函数是制造生成器的工
厂。

示例 14-12 中定义了一个名为 aritprog_gen 的生成器函数，作用与
ArithmeticProgression 类一样，只不过代码量更少。如果把
ArithmeticProgression 类换成 aritprog_gen 函数，示例 14-10 中
的测试也都能通过。

示例 14-12　aritprog_gen 生成器函数

def aritprog_gen(begin, step, end=None):result = type(begin + step)(begin)forever = end is Noneindex = 0while forever or result < end:yield resultindex += 1result = begin + step * index

示例 14-12 很棒，不过始终要记住，标准库中有许多现成的生成器。下
一节会使用 itertools 模块实现，那个版本更棒。

使用itertools模块生成等差数列
Python 3.4 中的 itertools 模块提供了 19 个生成器函数，结合起来使
用能实现很多有趣的用法。

例如，itertools.count 函数返回的生成器能生成多个数。如果不传
入参数，itertools.count 函数会生成从零开始的整数数列。不过，
我们可以提供可选的 start 和 step 值，这样实现的作用与
aritprog_gen 函数十分相似：

>>> import itertools
>>> gen = itertools.count(1, .5)
>>> next(gen)
1 >>> next(gen)
1.5
>>> next(gen)
2.0
>>> next(gen)
2.5

然而，itertools.count 函数从不停止，因此，如果调用
list(count())，Python 会创建一个特别大的列表，超出可用内存，在
调用失败之前，电脑会疯狂地运转。

不过，itertools.takewhile 函数则不同，它会生成一个使用另一个
生成器的生成器，在指定的条件计算结果为 False 时停止。因此，可
以把这两个函数结合在一起使用，编写下述代码：

>>> gen = itertools.takewhile(lambda n: n < 3, itertools.count(1, .5))
>>> list(gen)
[1, 1.5, 2.0, 2.5]

示例 14-13 利用 takewhile 和 count 函数，写出的代码流畅而简短。
示例 14-13　aritprog_v3.py：与前面的 aritprog_gen 函数作用相
同

import itertools
def aritprog_gen(begin, step, end=None):
first = type(begin + step)(begin)
ap_gen = itertools.count(first, step)
if end is not None:
ap_gen = itertools.takewhile(lambda n: n < end, ap_gen)
return ap_gen

注意，示例 14-13 中的 aritprog_gen 不是生成器函数，因为定义体中
没有 yield 关键字。但是它会返回一个生成器，因此它与其他生成器
函数一样，也是生成器工厂函数。
示例 14-13 想表达的观点是，实现生成器时要知道标准库中有什么可
用，否则很可能会重新发明轮子。鉴于此，下一节会介绍一些现成的生
成器函数。