Iteradores y Generadores en Python: Creación y Uso Práctico

Aunque no lo sepas, probablemente ya utilices iterators en tu vida diaria como programador de Python. Un iterator es simplemente un objeto que cumple con los requisitos del Iteration Protocol (protocolo de iteración) y por lo tanto puede ser utilizado en ciclos. Por ejemplo,

for i in range(10):
    print(i)

En este caso, la función range es un iterable que regresa un nuevo valor en cada ciclo. Para crear un objeto que sea un iterable, y por lo tanto, implemente el protocolo de iteración, debemos hacer tres cosas:

• Crear una clase que implemente los métodos iter y next
• iter debe regresar el objeto sobre el cual se iterará
• next debe regresar el siguiente valor y aventar la excepción StopIteration cuando ya no hayan elementos sobre los cual iterar.

Por su parte, los generators son simplemente una forma rápida de crear iterables sin la necesidad de declarar una clase que implemente el protocolo de iteración. Para crear un generator simplemente declaramos una función y utilizamos el keyword yield en vez de return para regresar el siguiente valor en una iteración. Por ejemplo,

def fibonacci(max):
    a, b = 0, 1
    while a < max:
        yield a
        a, b = b, a+b

Es importante recalcar que una vez que se ha agotado un generator ya no podemos utlizarlo y debemos crear una nueva instancia. Por ejemplo,

fib1 = fibonacci(20)
fib_nums = [num for num in fib1]
...
double_fib_nums = [num * 2 for num in fib1] # no va a funcionar
double_fib_nums = [num * 2 for num in fibonacci(30)] # sí funciona