一文搞懂python 中的迭代器和生成器

可迭代对象和迭代器

迭代（iterate）意味着重复，就像 for 循环迭代序列和字典那样，但实际上也可使用 for 循环迭代其他对象：实现了方法 __iter__ 的对象(迭代器协议的基础)。

__iter__方法返回一个迭代器，它是包含方法 __next__ 的对象，调用时可不提供任何参数；

当你调用 __next__ 时，迭代器应返回其下一个值；如果没有可供返回的值，应引发 StopIteration 异常；

也可使用内置函数 next()，此种情况下，next(it) 与 it.__next()__ 等效。

至于为什么不用列表？因为在很多情况下，使用列表都有点太浪费了。例如，如果你有一个可逐个计算值的函数，你可能只想逐个地获取值，而不是使用列表一次性获取。这是因为如果有很多值，列表可能占用太多的内存。

下面来看一个不能使用列表的示例，因为如果使用，这个列表的长度将是无穷大的！

# 这个“列表”为斐波那契数列，表示该数列的迭代器如下：
class Fibs:
    def __init__(self):
        self.a = 0
        self.b = 1
    def __next__(self)编程客栈:
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return self.a  # 前面逻辑自定义,最后返回下一个值即可
    def __iter__(self):
        return self  # 返回迭代器本身(一个包含 __next__ 方法的对象)
    
fibs = Fibs()
for f in fibs:
	if f > 1000:
		print(f)  # 1597
		b编程客栈reak  # 若不中断循环,将一直循环下去
        
next(fibs)  # 2584
next(fibs)  # 4181

更正规的定义是，实现了方法 __iter__ 的对象是 可迭代的，再实现了方法 __next__ 的对象是 迭代器。

内置函数 iter()

通过对可迭代对象调用内置函数 iter()，可以获得一个迭代器。还可使用它从函数或其他可调用对象创建可迭代对象。

不过，可迭代对象在转化为迭代器后，会丢失⼀些属性(如 __getitem__() )，但同时也会增加⼀些属性(如 __next__() )。

另外，迭代器一般都是⼀次性的，当迭代过⼀轮后，再次迭代将获取不到元素；而可迭代对象可以重复使用。

it = iter([1, 2, 3])  # list 是可迭代对象哦
next(it)  # 1
next(it)  # 2
next(it)  # 3
next(it)  # StopIretation; 普通的可迭代对象是可复用的,而迭代器是一次性的,回不了头的

it = iter("ABCD")  # string 也是可迭代对象
for i in it:
    print(i, end=" ")  # A B C D
for i in it:
    print(i, end=" ")  # ⽆输出

查看对象是否实http://www.cppcns.com现了魔法方法 _iter_ 的四种方法：

# ⽅法1：dir()查看__iter__,详情请自己尝试
dir(2) # 没有
dir("abc") # 有 __iter__()
# ⽅法2：isinstance()判断
import collections
isinstance(2, collections.Iterable) # False
isinstance("abc", collections.Iterable) # True
# ⽅法3：hasattr()判断
hasattr(2,"__iter__") # False
hasattr("abc","__iter__") # True
# ⽅法4：⽤iter()查看是否报错
iter(2) # 报错：'int' object is not iterable
iter("abc") # <str_iterator at 0x1e2396d8f28>

从迭代器创建序列

在可以使用序列的情况下，大多也可以使用迭代器或可迭代对象(诸如索引和切片等操作除外)。迭代器因为缺少 __getitem__ ，因此不能使⽤普通的切⽚语法，暂未深究。

# 使用构造函数 list() 显示的将迭代器转换为列表
class TestIterator:
    value = 0
    
    def __next__(self):
        self.value += 1
        if self.value > 10: raise StopIteration
        return self.value
    def __iter__(self):
        return self
ti = TestIterator()
ti2 = list(ti)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
for i in ti2:
    print(i, end=" ")  # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
        
print('the second:')

生成器

生成器，也被称为简单生成器（simple generator），生成器自动创建了 iter() 和 next() 方法，是一种使用普通函数语法定义的迭代器。与函数的主要的形式差别就在于，它的函数体中有一句 yield 语句。

每次执行到 yield 处时，生成并返回一个值后，函数都将暂时停止执行，等待下一轮迭代调用，如此往复，直到迭代完。数据量大时，生成器能够极大地节省内存空间。下面还是通过斐波纳契数列来看看：

# 斐波纳契数列的生成器实现: 返回数列的前 n 项
def fibs(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a  # 返回的是一个生成器
        a, b = b, b+a
f = fibs(5)
print(f)  # <generator object fibs at 0x05BB20B0>
print(list(f))  # [0, 1, 1, 2, 3]; 此处生成器 f 已经被迭代过一次了
for i in f:
    print(i, end=" ")  # ⽆输出; for循环会⾃动捕捉到 StopIteration 异常并停⽌调⽤ next()
    
print(next(f))  # StopIteration

与 return 的区别：生成器不是像 return 一样返回一个值，而是可以生成多个值，每次返回一个；return 返回的话，这个函数就结束了。

生成器推导(生成式表达式)

将列表生成式的 [] 改成 () 之后，数据结构将从列表变为生成器，而不是元组。如果要包装可迭代对象（可能生成大量的值）时，若使用列表推导将立即实例化一个列表，从而丧失迭代的优势；但如果使用生成器推导的话，每迭代一次就生成一个值，没必要一次性生成全部值，这样就好的多了。而且，可以直接在既有的圆括号内（如在函数调用中）使用生成器推导时，无需再添加一对圆括号。

L = [x*x for x in range(10)]  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
g = (x*x for x in range(10))  # <generahttp://www.cppcns.comtor object <genexpr> at 0x052AF8F0>
print(next(g))  # 0
sum(i ** 2 for i in range(10))  # 285

递归式生成器

创建一个将两层嵌套列表展开的函数：

nested = [[1, 2], [3, 4], [5], 6]
def flatten(nested):
    try:
        for sub in nested:
            for ele in sub:
                yield ele
    except TypeError:
        yield sub
        http://www.cppcns.com    
f = flatten(nested)
next(f)  # 1
# print(list(f))  # [2, 3, 4, 5, 6]
for i in f3:
    print(i)  # 2 3 4 5 6

创建一个将任意层嵌套列表展开的函数：

对一层列表进行遍历，遍历下层列表的时候，先对一层遍历出来的元素再调用一次 flatten 函数，这时，如果是不可再迭代的对象的话，就会报 TypeError 错误，捕捉到之后，yeild 返回，继续下一个；如果是可迭代的话，就递归下去；

def flatten(nested):
    try:
        for sub in nested:
            for ele in flatten(sub):
                yield ele
    except TypeError:
        yield nested
        
nested = [[[1], 2], 3, 4, [5, [6, 7]], 8]
print(list(flatten(nested)))

不过，上面要注意的是：前面也提到了，字符串对象也是可迭代的，而且一般我们也不会将它拆开。更重要的是，字符串的第一个元素是一个长度为 1 的字符串，而长度为 1 的字符串的第一个元素是字符串本身。

s = 'ABCD'
s2 = s[0]  # 'A'
s2[0]  # 'A'

这样子会造成无穷递归的。所以还需要检查一下对象是否类似于字符串：

def flatten(nested):    
    try:
        if isinstance(nested, str): raise TypeError
            
        for sub in nested:
            for ele in flatten(sub):
                yield ele
    except TypeError:
        yield nested
        
nested = [[[1], '23'], 3, '43', [5, [6, '73']], 8]
print(list(flatten(nested)))  # [1, '23', 3, '43', 5, 6, '73', 8]

不过，它有两个 yield 唉，这认哪个来着？？？pass

def flatten(nested):
	try:
		for sublist in nested:
			for element in flatten(sublist):
				print("element:", element)
				yield element
	except TypeError:
		print("nested :", nested)
		yield nested
		
print(list(flatten([[1, 2], [3, 4], [5], 6])))

输出：

nested : 1

element: 1   

nested : 2

element: 2

nested : 3

element: 3

nested : 4

element: 4

nested : 5

element: 5

nested : 6

element: 6

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

到此这篇关于python 中的迭代器和生成器简单介绍的文章就介绍到这了,更多相关python 迭代器和生成器内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！