python中的迭代器与生成器

最新推荐文章于 2025-09-10 15:47:18 发布

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文章标签：开发工具 python

原文链接：https://my.oschina.net/szwyh2014/blog/841379

本文详细介绍了Python中的迭代器和生成器的概念及其应用场景。包括如何使用iter()函数创建迭代器，以及生成器函数和生成器表达式的具体实现方式。通过示例展示了生成器的特性，如状态挂起及如何利用yield语句实现。

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一迭代器（Iterator）

1.表现形式？

可以调用iter()执行，然后可以返回next方法的对象，称之为迭代器对象。

迭代器协议：对象使用next方法，可以返回迭代中的下一项，或是引发一个StopIteration异常，以终止迭代
可迭代对象：像一些集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等，这些可以作用于for循环的对象

iter()函数注解：

iter(o[, sentinel])
返回一个iterator对象。根据有无第二个参数，对第一个参数的解释相差很大。如果没有第二个参数，o必须是个集合对象，要么支持迭代协议（即 __iter__()方法），要么支持序列协议（即__getitem__()方法，整数参数从0开始）。如果这些协议都不支持，抛出TypeError。如果有第二个参数sentinel，o必须是个可调用对象。这种情况下返回的迭代，每当调用其next()方法时，将会调用o（不带参数）；如果返回值等于sentinel，抛出StopIteration，否则返回该值。

第二种形式的iter()的一个有用的应用就是读一个文件的行，直到读到特定行。下面的例子读一个文件，直到readline()方法返回一个空字符串：

iter()函数有参数情形：

with open('mydata.txt') as fp:
    for line in iter(fp.readline, ''):
        process_line(line)

iter()无参数情形：

二.生成器（Generator）

1.表现形式？

Python有两种不同的方式提供生成器：

生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是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，以便下次重它离开的地方继续执行
生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表

另外生成器是创建迭代器的一种简单而强大的工具，在创建的时候python自动实现迭代器协议。并且合理利用生成器能帮助降低系统资源的消耗。

I:生成器函数

它们写起来就像是正规的函数，只是需要返回数据的时候使用yield语句。每次next()调用时，生成器再恢复它离开的位置（它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值）。以下示例演示了生成器可以非常简单地创建出来：

要注意的是生成器函数里的yield，可以接收外部传进来的值，或在此中断，打印显示一些东西。如：

## 接收外部值的情形：

def Consume(name):
    print '老板还有{}没？'.format(name)
    while True:
        var=yield
        print('好的,{}我要了..').format(var)

def Produce(name):
    a=Consume(name)
    a.next()
    print('喔，再等会，我加急做{}...').format(name)
    for i in ['甜的','酸的','辣的']:
        print('我做好了{}的{}'.format(i,name))
        a.send(i)

Produce('包子')

### 输出
老板还有包子没？
喔，再等会，我加急做包子...
我做好了甜的的包子
好的,甜的我要了..
我做好了酸的的包子
好的,酸的我要了..
我做好了辣的的包子
好的,辣的我要了..

## yield 显示信息的情形

def f(money):
    while money>0:
        print('兔崽子，来取钱了嘛..')
        money -=100
        yield  '在这老实站着，我去拿下'
        print('给拿去，省着点花..')
    else:
        print('说，你拿了这么多钱干什么去了..')

print('利用yield显示信息的情形...  ')
m=f(300)
print m.next()
print('那个你说啥..')
print m.next()
print m.next()
print '哦，不要啊..'
print m.next()


## 输出：
Traceback (most recent call last):
  File "F:/Program/pycharm/project/day9/test2.py", line 489, in <module>
    print m.next()
StopIteration
利用yield显示信息的情形...  
兔崽子，来取钱了嘛..
在这老实站着，我去拿下
那个你说啥..
给拿去，省着点花..
兔崽子，来取钱了嘛..
在这老实站着，我去拿下
给拿去，省着点花..
兔崽子，来取钱了嘛..
在这老实站着，我去拿下
哦，不要啊..
给拿去，省着点花..
说，你拿了这么多钱干什么去了..

II:生成器表达式：

使用列表推导，将会一次产生所有结果，将列表推导的中括号，替换成圆括号，就是一个生成器表达式。使用生成器表达式更紧凑但没有完整定义的生成器用途广泛，而且比同等的列表表示式消耗更少的内存。

备注：从图中也可直观看出可迭代对象与迭代器对象的区别

总结下生成器的几个特点：

A.语法上和常规函数类似：生成器函数和常规函数几乎是一样的。它们都是使用def语句进行定义，差别在于，生成器使用yield语句返回一个值，而常规函数使用return语句返回一个值
B.自动实现迭代器协议：对于生成器，Python会自动实现迭代器协议，以便应用到迭代背景中（如for循环，sum函数）。由于生成器自动实现了迭代器协议，所以，我们可以调用它的next方法，并且，在没有值可以返回的时候，生成器自动产生StopIteration异常
C.状态挂起：生成器使用yield语句返回一个值。yield语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，以便之后从它离开的地方继续执行。这个特点可以应用在一些需延时的场合。

参考：

1.https://docs.python.org/2/tutorial/classes.html#iterators

2.https://www.zhihu.com/question/20829330

3.http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/00143178254193589df9c612d2449618ea460e7a672a366000

4.https://segmentfault.com/a/1190000002900850

转载于:https://my.oschina.net/szwyh2014/blog/841379