Python可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和生成器(Generator)
可迭代对象 Iterable
可迭代对象（Iterable）：一个对象只要实现了__iter__()方法，那么用isinstance()函数检查就Iterable对象。
例如：
class IteraObj:
def __iter__(self):
# 这里简单地返回自身
# 但实际情况可能不会这么写
# 而是通过内置的可迭代对象来实现
# 下文的列子中将会展示
return self
it = IterObj()
print(isinstance(it, Iterable)) # true
print(isinstance(it, Iterator)) # false
print(isinstance(it, Generator)) # false
常见的可迭代对象：
- 集合或序列类型，如
list,tuple,set,dict,str； - 文件对象；
- 在类中定义
__iter__()方法的对象；
自定义的
Iterable对象，要满足在for循环中正确使用，必须保证__iter__()方法正确实现（可以通过内置iter()函数将其转换成Iterator对象）。
- 在类中只定义
__getiem__()方法的对象，可以通过iter()函数转化成Iterator对象。即 一个对象能够在for循环中运行， 但不一定是Iterable对象。
首先验证1,2
具体如下：
# 1.
from collections import Iterable, Iterator
print(isinstance([], Iterable)) # true list是可迭代的
print(isinstance({}, Iterable)) # true dict是可迭代的
print(isinstance((), Iterable)) # true tuple是可迭代的
print(isinstance(set(), Iterable)) # true set是可迭代的
print(isinstance('', Iterable)) # true str是可迭代的
print(isinstance([], Iterator)) # False
print(isinstance({}, Iterator)) # False
print(isinstance((), Iterator)) # False
print(isinstance(set(), Iterator)) # False
print(isinstance('', Iterator)) # False
# 2.
cur_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
with open(cur_path + '/model.py') as f:
print(isinstance(f, Iterable)) # true
print(isinstance(f, Iterator)) # true
# 3.
print(hasattr([], '__iter__')) # true
print(hasattr({}, '__iter__')) # true
print(hasattr((), '__iter__')) # true
print(hasattr('', '__iter__')) # true
结论：集合和序列对象是可迭代的但不是迭代器。
这些内置集合或序列对象都含有 __iter__属性，是Iterable对象。但它们要在 for 循环中被使用，就应该能够被内置的 iter() 函数调用并转化成 Iterator 对象。
例如：
print(iter([])) # 这些内置集合或序列为Iterable对象， 都可以转换为对应的 Iterator对象。
其次验证3
再回头修改自定的 IterObj 类
class IterObj:
def __init__(self):
self.a = [3, 5, 7, 11, 13, 17, 19]
def __iter__(self):
return iter(self.a)
it = IterObj()
print(isinstance(it, Iterable)) # true
print(isinstance(it, Iterator)) # false
print(isinstance(it, Generator)) # false
print(iter(it)) # 结论：在定义一个Iterable对象是，要注意__iter__() 方法的内部实现逻辑， 一般情况下，利用一些已知的 Iterable对象（如集合、序列、文件等或其他正确定义的Iterable对象）来辅助我们实现。
最后验证4
iter()函数可以将一个实现了 __getitem__() 方法的对象转换成Iterator对象，但他不是 Iterable对象。
例子：
class IterObj:
def __init__(self):
self.a = [3, 5, 7, 11, 13, 17, 19]
def __getitem__(self, i):
return self.a[i]
it = IterObj()
print(isinstance(it, Iterable)) # false
print(isinstance(it, Iterator)) # false
print(isinstance(it, Generator)) false
print(hasattr(it, "__iter__")) # false
print(iter(it)) # 结论：可以在 for 中使用的对象，不一定是可迭代对象。
综上所述
- 一个
Iterable对象是实现了__iter__()方法的对象； - 它要在
for中循环使用，就必须满足iter()的调用（即调用这个函数不会出错，能正确转成一个Iterator对象） - 可以通过已知的
Iterable对象来辅助实现我们自定义的Iterable对象。 - 一个对象实现了
__getiem__()方法， 可以通过iter()函数转换成Iterator对象，即可以在for循环中使用，但它不是一个Iterable对象。
迭代器 Iterator
定义: 一个对象实现__iter__()和__next__()两个方法，那么它就是一个Iterator对象。
作用： 遍历集合元素。注意：只能从开头顺序访问至结尾。
特点：
- 迭代器：一个可以记住遍历位置的对象。→ 节省内容
- 迭代器：有两个基本方法：
iter()和next()。 - 可迭代对象：可通过
iter()方法构建迭代器。
form collections import Iterable, Iterator
l = [1,2,3,4,5]
print(isinstance(l, Iterable)) # True 可迭代对象
print(isinstance(l, Iterator)) # False 不是迭代器
it = iter(l) # 创建迭代器对象
print(isinstance(it, Iterable)) # True 可迭代对象
print(isinstance(it, Iterator)) # False 不是迭代器
# 1. next() 顺序遍历迭代器
print(next(it), end=" ")
#2. for() 循环遍历迭代器
for x in it:
print(x)
- 自定义迭代器
__iter__()方法 → 起始位置__next__()方法 → 下一个，终止位置
from collections import Iterable, Iterator
# 构建一个可以反向输出的列表可迭代对象
class listDemo(object):
def __init__(self):
self.__data = []
self.__num = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.__num <= 0:
raise StopIteration # 终止
else:
self.__num -= 1
return self.__data[self.__num]
def __setitem__(self, key, value): # 插入
self.__data.insert(key, value)
self.__num += 1
def __getitem__(self, index): # 读取
return self.__data[index]
def __delitem__(self, index): # 删除
del self.__data[index]
self.__num -= 1
def __len__(self):
return len(self.__data)
mylist = listDemo()
mylist[0], mylist[1], mylist[2], mylist[3] = '1', '2', '3', '4'
print('Iterable：', isinstance(mylist, Iterable))
print('Iterator：', isinstance(mylist, Iterator))
# 法1： 无需iter(), 因为该对象已为迭代器对象
print(next(mylist))
print(next(mylist))
# 法2： 从当前迭代器位置 for循环
for i in mylist:
print(i, end=" ")
del mylist[2]
print(len(mylist))
print(type(mylist))
斐波那契迭代器
相关知识
class Fibonacci(): # 定义迭代器类
def __init__(self):
self.a = 0
self.b = 1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.b > 100:
raise StopIteration # 结束条件
else:
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return self.a
fib = Fibonacci() # 实例化迭代器对象
# for 循环
for f in fib:
print(f, end=' ')
生成器
方式：
- 列表生成器 → 节省内存
- 使用·yield·定义生成器
特点：
一个生成器对象既是可迭代对象，也是迭代器对象。
验证方式1
from collections import Iterator, Iterable, Generator
g = (x * 2 for x in range(10)) # 0～18的偶数生成器
print(isinstance(g, Iterable)) # true
print(isinstance(g, Iterator)) # true
print(isinstance(g, Generator)) # true
print(hasattr(g, "__iter__")) # true
print(hasattr(g, "__next__")) # true
print(next(g)) # 0
print(next(g)) # 2
for x in g:
print(x, end=' ')
验证方式2
yield的作用相当于return，可通过next()函数或for循环遍历。- 程序执行遇到
yield关键字，生成函数返回当前值，继续向下执行。
def gen():
for i in range(5):
print('before')
yield i # 生成器函数
print('after')
print('end')
it = gen()
print(list(it)) # 直接将生成器能生成的所有值存储成列表或者元组的形式
it2 = gen()
print(next(it2))
print(it2.__next__())
it3 = gen()
for i in it3:
print(i, end=" ")
容器
Python容器
参考资料
一文彻底搞懂Python可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和生成器(Generator)的概念