流畅的Python（第2版）

迭代器、生成器和经典协程

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例如，

itertools.count

函数返回的生成器能产出数值。如果不传入参数，那么

itertools.

count

函数产出从

0

开始的整数数列。不过，我们可以提供可选的

start

和

step

值，实现

与

aritprog_gen

函数类似的效果。

>>> import itertools

>>> gen = itertools.count(1, .5)

>>> next(gen)

1

>>> next(gen)

1.5

>>> next(gen)

2.0

>>> next(gen)

2.5

itertools.count

函数永不停止，因此，如果调用

list(count())

，那么

Python

会创建一个特别大的列表，占满现存的所有内存。在调用失败之前，

计算机会疯狂地运转。

itertools.takewhile

函数则不同，它返回一个使用另一个生成器的生成器，在指定的条件

求值结果为

False

时停止。因此，可以把这两个函数结合在一起使用，编写以下代码。

>>> gen = itertools.takewhile(lambda n: n < 3, itertools.count(1, .5))

>>> list(gen)

[1, 1.5, 2.0, 2.5]

示例

17-14

利用

takewhile

和

count

函数，写出的代码更简短。

示例

17-14

aritprog_v3.py

：与前面的

aritprog_gen

函数作用相同

import itertools

def aritprog_gen(begin, ...