python 基础系列--可迭代对象、迭代器与生成器

最新推荐文章于 2023-04-25 23:35:41 发布

原创最新推荐文章于 2023-04-25 23:35:41 发布 · 338 阅读

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迭代器是 Python 最强大的功能之一，可以想像如果有个几十 GB 的大文件，你需要编写程序处理其中的文本信息，如果一次性全部读入内存，估计机器会直接罢工了，但是借住可迭代对象，可以一次从硬盘读取一小块内容到内存，处理完后写回硬盘，不断迭代，从而节省内存，加快处理速度。

首先来解释这3个概念。
（1）可迭代对象：如果一个对象定拥有 __iter__ 方法，那么这个对象就是一个可迭代对象。这里顺便说下
for 循环的处理过程：在 Python 中我们经常使用 for 循环来对某个对象进行遍历，此时被遍历的这个对象就是可迭代对象，常见的有列表，元组，字典。for 循环开始时自动调用可迭代对象的 __iter__ 方法获取一个迭代器，for 循环时自动调用迭代器的 next 方法获取下一个元素，当调用可迭代器对象的 next 方法引发 StopIteration 异常时，结束 for 循环。

（2）迭代器：如果一个对象定拥有 __iter__ 方法和 __next__ 方法，那么这个对象就是一个迭代器。

（3）生成器：生成器是一类特殊的迭代器，就是在需要的时候才产生结果，不是立即产生结果。这样可以同时节省 CPU 和内存。有两类方法实现生成器：

生成器函数。使用 def 定义函数，使用 yield 而不是 return 语句返回结果。yield 语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。
生成器表达式。类似于列表推导，只不过是把一对大括号 [] 变换为一对小括号() 。但是，生成器表达式是按需产生一个生成器结果对象，要想拿到每一个元素，就需要循环遍历。

三者之间的关系如下图所示。

三者之间的关系

可迭代对象包含迭代器、序列、字典；生成器是一种特殊的迭代器。下面分别举例说明。

创建一个迭代器

class MyListIterator(object):  # 定义迭代器类，其是MyList可迭代对象的迭代器类

    def __init__(self, data):
        self.data = data  # 上边界
        self.now = 0  # 当前迭代值，初始为0

    def __iter__(self):
        return self  # 返回该对象的迭代器类的实例；因为自己就是迭代器，所以返回self

    def __next__(self):  # 迭代器类必须实现的方法
        while self.now < self.data:
            self.now += 1
            return self.now - 1  # 返回当前迭代值
        raise StopIteration  # 超出上边界，抛出异常

类 MyListIterator 实现了 __iter__ 方法和 __next__ 方法，因此它是一个迭代器对象，由于 __iter__ 方法本返的是迭代器（本身），因此它也是可迭代对象。迭代器必然是一个可迭代对象。

下面使用3种方法遍历迭代器 MyListIterator。

    my_list = MyListIterator(5)  # 得到一个可迭代对象
    print("使用for循环来遍历迭代器")
    for i in my_list:
        print(i)
    my_list = MyListIterator(5)  # 重新得到一个可迭代对象
    print("使用next来遍历迭代器")
    print(next(my_list))
    print(next(my_list))
    print(next(my_list))
    print(next(my_list))
    print(next(my_list))
    my_list = MyListIterator(5)  # 重新得到一个可迭代对象
    print("同时使用next和for来遍历迭代器")
    print("先使用两次next")
    print(next(my_list))
    print(next(my_list))
    print("再使用for,会从第三个元素2开始输出")
    for i in my_list:
        print(i)

输出结果如下：

使用for循环来遍历迭代器
0
1
2
3
4
使用next来遍历迭代器
0
1
2
3
4
同时使用next和for来遍历迭代器
先使用两次next
0
1
再使用for,会从第三个元素2开始输出
2
3
4

从结果可以看出，for 循环实际上就是调用了迭代器的 __next__方法，当捕捉到 MyListIterator 异常时自动结束 for 循环

创建一个可迭代对象

class MyList(object):  # 定义可迭代对象类

    def __init__(self, num):
        self.data = num  # 上边界

    def __iter__(self):
        return MyListIterator(self.data)  # 返回该可迭代对象的迭代器类的实例

上例中对象 MyList 实现了 __iter__ 方法返回了迭代器类的实例，因此它是一个可迭代对象。遍历操作可使用 for 循环，无法使用 next()。for 循环实质上还是调用 MyListIterator 的 __next__ 方法。

my_list = MyList（5）  # 得到一个可迭代对象
print("使用for循环来遍历可迭代对象my_list")
for i in my_list:
    print(i)
    my_list = MyList（5）  # 得到一个可迭代对象
print("使用next来遍历可迭代对象my_list")
print(next(my_list))
print(next(my_list))
print(next(my_list))
print(next(my_list))
print(next(my_list))

输出结果如下：

使用for循环来遍历可迭代对象my_list
0
1
2
3
4
使用next来遍历可迭代对象my_list
    print(next(my_list))
TypeError: 'MyList' object is not an iterator

从运行结果知道可迭代对象如果没有 __next__方法，则无法通过next()进行遍历。

创建一个生成器

像定义一般函数一样，只不过使用 yield 返回中间结果。生成器是一种特殊的迭代器，生成器自动实现了迭代器协议，即 __iter__ 和 __next__ 方法，不需要再手动实现两方法。创建生成器实例如下：

def myList(num):  # 定义生成器
    now = 0  # 当前迭代值，初始为0
    while now < num:
        val = (yield now)  # 返回当前迭代值，
        now = now + 1 if val is None else val  # val为None，迭代值自增1，否则重新设定当前迭代值为val

遍历生成器:

my_list = myList(5)  # 得到一个生成器对象
print("for 循环遍历生成器myList")
for i in my_list:
    print(i)

my_list = myList(5)  # 得到一个生成器对象
print("next遍历生成器myList")
print(next(my_list))  # 返回当前迭代值值
print(next(my_list))  # 返回当前迭代值值
print(next(my_list))  # 返回当前迭代值值
print(next(my_list))  # 返回当前迭代值值
print(next(my_list))  # 返回当前迭代值值

运行结果如下：

for 循环遍历生成器myList
0
1
2
3
4
next遍历生成器myList
0
1
2
3
4

具有 yield 关键字的函数都是生成器，yield 可以理解为 return，返回后面的值给调用者。不同的是 return 返回后，函数会释放，而生成器则不会。在直接调用 next 方法或用 for 语句进行下一次迭代时，生成器会从 yield 下一句开始执行，直至遇到下一个 yield。

(完）

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