深入理解python迭代器和生成器(转载)

转载自深入讲解Python中的迭代器和生成器

在Python中,很多对象都是可以通过for语句来直接遍历的,例如list、string、dict等等,这些对象都可以被称为可迭代对象。至于说哪些对象是可以被迭代访问的,就要了解一下迭代器相关的知识了。

迭代器

一个对象存在迭代器对象,即要求这个对象是支持迭代器协议的对象,在Python中,支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和next()方法。其中__iter__()方法返回迭代器对象本身;next()方法返回容器的下一个元素,在结尾时引发StopIteration异常。

__iter__()和next()方法

这两个方法是迭代器最基本的方法,一个用来获得迭代器对象,一个用来获取容器中的下一个元素。
对于可迭代对象,可以使用内建函数iter()来获取它的迭代器对象
(注意可迭代对象迭代器对象的区别,可迭代对象比如list等,通过iter(list)获得它的迭代器对象,可迭代对象可以重复遍历,迭代器对象由于next()方法的存在,不可重复遍历)


例子中,通过iter()方法获得了list的迭代器对象,然后就可以通过next()方法来访问list中的元素了。当容器中没有可访问的元素后,next()方法将会抛出一个StopIteration异常终止迭代器。
其实,当我们使用for语句的时候,for语句就会自动的通过__iter__()方法来获得迭代器对象,并且通过next()方法来获取下一个元素。

iter()方法

iter()方法返回迭代器对象。如果本身是迭代器对象,则iter()方法直接返回这个迭代器对象。反之,如果传给iter函数的不是迭代器对象,则iter()函数每次都会返回新的迭代器对象。如:



所以,想判断某个值是迭代器还是非迭代器,可以用该值为参数,两次调用iter函数,若结果相同则是迭代器。

自定义迭代器

了解了迭代器协议之后,就可以自定义迭代器了。
下面例子中实现了一个MyRange的类型,这个类型中实现了__iter__()方法,通过这个方法返回对象本身作为迭代器对象;同时,实现了next()方法用来获取容器中的下一个元素,当没有可访问元素后,就抛出StopIteration异常。

class MyRange(object):
 def __init__(self, n):
  self.idx = 0
  self.n = n

 def __iter__(self):
  return self

 def next(self):
  if self.idx < self.n:
   val = self.idx
   self.idx += 1
   return val
  else:
   raise StopIteration()

这个自定义类型跟内建函数xrange很类似,看一下运行结果:

myRange = MyRange(3)
for i in myRange:
 print i
迭代器对象和可迭代对象

在上面的例子中,myRange这个对象就是一个可迭代对象,同时它本身也是一个迭代器对象。
看下面的代码,对于一个可迭代对象,如果它本身又是一个迭代器对象(同时实现了__iter__和next()方法),就会有下面的 问题,就没有办法支持多次迭代


为了解决上面的问题,可以分别定义可迭代类型对象和迭代器类型对象;然后可迭代类型对象的__iter__()方法可以获得一个迭代器类型的对象。看下面的实现:

class Zrange:
 def __init__(self, n):
  self.n = n

 def __iter__(self):
  return ZrangeIterator(self.n)

class ZrangeIterator:
 def __init__(self, n):
  self.i = 0
  self.n = n

 def __iter__(self):
  return self

 def next(self):
  if self.i < self.n:
   i = self.i
   self.i += 1
   return i
  else:
   raise StopIteration() 

zrange = Zrange(3)
print zrange is iter(zrange)   

print [i for i in zrange]
print [i for i in zrange]

代码的运行结果为:



其实,通过下面代码可以看出,list类型也是按照上面的方式,list本身是一个可迭代对象,通过iter()方法可以获得list的迭代器对象:


生成器

在Python中,使用生成器可以很方便的支持迭代器协议。生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果,在每个结果之间挂起和继续它们的状态,来自动实现迭代协议。
也就是说,yield是一个语法糖,内部实现支持了迭代器协议,同时yield内部是一个状态机,维护着挂起和继续的状态。
下面看看生成器的使用:


在这个例子中,定义了一个生成器函数,函数返回一个生成器对象,然后就可以通过for语句进行迭代访问了。
其实,生成器函数返回生成器的迭代器。 “生成器的迭代器”这个术语通常被称作”生成器”。要注意的是生成器就是一类特殊的迭代器。作为一个迭代器,生成器必须要定义一些方法,其中一个就是next()。如同迭代器一样,我们可以使用next()函数来获取下一个值。

生成器执行流程

下面就仔细看看生成器是怎么工作的。
从上面的例子也可以看到,生成器函数跟普通的函数是有很大差别的。
结合上面的例子我们加入一些打印信息,进一步看看生成器的执行流程:



通过结果可以看到:
当调用生成器函数的时候,函数只是返回了一个生成器对象,并没有 执行。
当next()方法第一次被调用的时候,生成器函数才开始执行,执行到yield语句处停止
next()方法的返回值就是yield语句处的参数(yielded value)
当继续调用next()方法的时候,函数将接着上一次停止的yield语句处继续执行,并到下一个yield处停止;如果后面没有yield就抛出StopIteration异常。

生成器表达式

在开始介绍生成器表达式之前,先看看我们比较熟悉的列表解析( List comprehensions),列表解析一般都是下面的形式。

[expr for iter_var in iterable if cond_expr]

迭代iterable里所有内容,每一次迭代后,把iterable里满足cond_expr条件的内容放到iter_var中,再在表达式expr中应该iter_var的内容,最后用表达式的计算值生成一个列表。

生成器表达式是在python2.4中引入的,当序列过长, 而每次只需要获取一个元素时,应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析。生成器表达式的语法和列表解析一样,只不过生成器表达式是被()括起来的,而不是[],如下:

(expr for iter_var in iterable if cond_expr)

生成器表达式并不是创建一个列表, 而是返回一个生成器,这个生成器在每次计算出一个条目后,把这个条目”产生”(yield)出来。 生成器表达式使用了”惰性计算”(lazy evaluation),只有在检索时才被赋值(evaluated),所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。
一个例子:



从这个例子中可以看到,生成器表达式产生的生成器,它自身是一个可迭代对象,同时也是迭代器本身。

总结:

本文介绍了Python迭代器和生成器的相关内容。
1. 通过实现迭代器协议对应的__iter__()和next()方法,可以自定义迭代器类型。对于可迭代对象,for语句可以通过iter()方法获取迭代器,并且通过next()方法获得容器的下一个元素。
2. 像列表这种序列类型的对象,可迭代对象和迭代器对象是相互独立存在的,在迭代的过程中各个迭代器相互独立;但是,有的可迭代对象本身又是迭代器对象,那么迭代器就没法独立使用。
3. itertools模块提供了一系列迭代器,能够帮助用户轻松地使用排列、组合、笛卡尔积或其他组合结构。
4. 生成器是一种特殊的迭代器,内部支持了生成器协议,不需要明确定义__iter__()和next()方法。
5. 生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果。

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