Python语法基础--可迭代对象、迭代器、生成器

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前言

在Python中，迭代器、生成器毫无疑问是最有用的特性之一，功能也非常强大，在Python中经常出现，但是常常被我们忽视或者说不太理解它们的原理机制，本文就围绕迭代器、生成器、可迭代对象这些来详细阐述一下它们之间的关系以及它们的强大之处。

三者关系图：

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一、可迭代对象

可以使用for···in···语句进行循环的对象，就是可迭代对象，像我们熟知的字符串、列表、元组、字典等都属于可迭代对象。

1.如何去判断是不是可迭代

我们可以使用isinstance()来判断。

代码如下（示例）：

from typing import Iterable, Iterator, Generator

print(isinstance(1234, Iterable))
print(isinstance('name', Iterable))
print(isinstance([1, 2, 3], Iterable))
print(isinstance((1,), Iterable))
print(isinstance({'key': 'val'}, Iterable))
print(isinstance({'s1', 's2'}, Iterable))

###结果为：
False
True
True
True
True
True

根据结果就可以得到结论上述常见字符串、列表、元组、字典等都是可迭代的,而int类型的是不可迭代的。

2.如何创建可迭代对象的类

可迭代对象含有方法__iter__,所以创建可迭代的类即给类定义一个__iter__这样方法。

代码如下（示例）：

from typing import Iterable, Iterator, Generator

class Car:
    def test(self, name):
        return name

    def __iter__(self):
        pass


car = Car()
print(isinstance(car, Iterable))

###结果为:
True

二、迭代器

迭代器是可迭代对象的子集，所以迭代器需要有方法__iter__,还需要有方法__next__。
可迭代对象和迭代器的区别就在于next()方法，迭代器可以通过next()方法不断的获取下一个值，直到所有元素全部输出完之后，返回StopIteration异常才会停止。

1.如何判断是不是迭代器

代码如下（示例）：

from typing import Iterable, Iterator, Generator

print(isinstance('name', Iterator))
print(isinstance([1, 2, 3], Iterator))
print(isinstance((1,), Iterator))
print(isinstance({'key': 'val'}, Iterator))
print(isinstance({'s1', 's2'}, Iterator))

###结果为:
False
False
False
False
False

根据结果就可以得到结论上述常见字符串、列表、元组、字典等都不是迭代器。

2.如何创建迭代器

可以通过iter()内置函数转换

代码如下（示例）：

from typing import Iterable, Iterator, Generator

print(isinstance(iter('name'), Iterator))
print(isinstance(iter([1, 2, 3]), Iterator))
print(isinstance(iter((1,)), Iterator))
print(isinstance(iter({'key': 'val'}), Iterator))
print(isinstance(iter({'s1', 's2'}), Iterator)

###结果为:
True
True
True
True
True

给类添加__next__方法和__iter__方法

代码如下（示例）：

from typing import Iterator


class Car:
    def test(self, name):
        return name

    def __next__(self):
        pass

    def __iter__(self):
        pass


car = Car()
print(isinstance(car, Iterator))

###结果为:
True

3.迭代器的调用

代码如下（示例）：

a = [1, 2]
print(isinstance(a, Iterator))
b = iter(a)
print(isinstance(b, Iterator))
print(next(b))
print(next(b))
print(next(b))

###结果为:
False
True
1
2
Traceback (most recent call last):
  File "D:\xxxx\tete.py", line 15, in <module>
    print(next(b))
StopIteration

三、生成器

生成器又是迭代器的子集，所以实现生成器除了需要方法__iter__、方法__next__还需要有关键yield。

1.生成器表达式

代码如下（示例）：

from typing import Iterable, Iterator, Generator

g = (i for i in range(10))
print(isinstance(g, Generator))

###结果为:
True

2.生成器函数

代码如下（示例）：

def func(end):
    start = 0
    while start < end:
        yield start
        start += 1

print(isinstance(func(4), Generator))

###结果为:
True

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总结

• 实现了__iter__()方法的对象为可迭代对象(Iterable)，常见的可迭代对象有列表、元组、集合、字符串等；
• 实现了__iter__()和__next__()方法的为迭代器(Iterator)；
• 函数中应用yield关键字的对象为生成器（Generator），生成器也是迭代器和可迭代对象；
• 迭代器Iterator、生成器Generator都需要通过for循环，或者手动调用next()来逐个获取其内部值，也可以称为惰性生产；
• 迭代器、生成器的使用可以节省内存，但前提是我们能够按照某种算法推算出来，在循环的过程中不断推算出后续想要的元素。