Python补遗（一）——可迭代对象，迭代器，生成器
Python补遗（一）——可迭代对象，迭代器，生成器
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可迭代对象，迭代器
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可迭代对象与迭代器
- 可迭代对象是指该对象内部定义了__ iter __ 方法的对象，可迭代对象是Iterable类的实例；
- 迭代器是指该对象内部定义了__ iter __ 方法和 __ next __ 方法的对象，迭代器对象是Iterator类的实例；
- 当使用for循环遍历某个对象时，for循环底层首先会调用该对象的 __ iter __ 方法生成一个关于该对象的迭代器对象，（如果该对象本身就是迭代器对象则返回自身）然后开始遍历，遍历的本质正是该迭代器调用其内部的 __ next __ 方法的过程；
- Python中常用的可迭代对象有list set dict str等；
- 迭代器的优点在于当需要某个元素时，才会调用__ next __ 函数对其进行产生，这样子可以节约内存；
- 代码示例
from collections import Iterable
from collections import Iterator
"""
手工迭代
"""
# aIt是一个可迭代对象
aIt = [1,2,3,4]
print("Is list object a Iterable object?:%s"%isinstance(aIt,Iterable))
print("----------------SPLIT LINE----------------")
# 使用对象内部的__ iter __方法或者Python内置的iter函数都可以生成该对象的迭代器
iterator1 = aIt.__iter__()
print(iterator1)
print(isinstance(iterator1,Iterator))
iterator2 = iter(aIt)
print(iterator2)
print(isinstance(iterator2,Iterator))
print("----------------SPLIT LINE----------------")
# 使用迭代器对象的__ next __方法和Python内置的next函数都可以得到迭代器对象的下一个值
print("iterator1.__next__() is %s"%iterator1.__next__())
print("next(iterator1) is %s"%next(iterator1))
print("iterator2.__next__() is %s"%iterator2.__next__())
print("next(iterator2) is %s"%next(iterator2))
print("----------------SPLIT LINE----------------")
"""
for 迭代是上述示例的一层封装
"""
for i in aIt:
print(i)
Is list object a Iterable object?:True
----------------SPLIT LINE----------------
True
True
----------------SPLIT LINE----------------
iterator1.__next__() is 1
next(iterator1) is 2
iterator2.__next__() is 1
next(iterator2) is 2
----------------SPLIT LINE----------------
1
2
3
4
**注：**但是如果不首先调用__ iter __ 方法或者iter函数将可被迭代对象转化为迭代器，则会产生错误：
next(aIt)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
in ()
----> 1 next(aIt)
TypeError: 'list' object is not an iterator
aIt.__next__()
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
in ()
----> 1 aIt.__next__()
AttributeError: 'list' object has no attribute '__next__'
产生错误的原因在于list对象内部并没有实现__ next __ 方法，因此只是一个可迭代对象而非迭代器对象。因此需要使用__ iter __ 方法或者iter函数生成迭代器对象。
hasattr(aIt,"__iter__")
True
hasattr(aIt,"__next__")
False
因此，想要让可迭代对象可以真正进行迭代，只需要让 __ iter __ 方法进行返回一个迭代器即可：
class ListIterator(Iterator):
def __init__(self,list_obj):
self.list_obj = list_obj
self.index_num = 0
def __next__(self):
if self.index_num < len(self.list_obj):
ret = self.list_obj[self.index_num]
self.index_num += 1
return ret
else:
raise StopIteration
class Dog(object):
def __init__(self,names):
self.names = names
def __iter__(self):
return ListIterator(self.names)
dog = Dog(["Alice","Bob","Cindy"])
for i in dog:
print(i)
Alice
Bob
Cindy
isinstance(dog,Iterable)
True
isinstance(dog,Iterator)
False
isinstance(iter(dog),Iterator)
True
总结如下：
- 可迭代对象不一定是迭代器对象；
- 迭代器对象一定是可迭代对象；
- 列表，元组，字典，字符串等都是可迭代对象但不是迭代器对象；
参考链接：Python 迭代器（Iterator）
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生成器
- 生成器对象本身也是一类特殊的迭代器对象，可以使用for循环进行遍历；
- 生成器对象只能遍历一次，然后就用尽了，不可重复遍历
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代码示例
class ListIterator(Iterator):
def __init__(self,list_obj):
self.list_obj = list_obj
self.index_num = 0
self.isAlreadyDone = list_obj.isAlreadyDone
def __next__(self):
if self.isAlreadyDone == 1:
raise StopIteration
else:
if self.index_num < len(self.list_obj.names):
ret = self.list_obj.names[self.index_num]
self.index_num += 1
return ret
else:
self.list_obj.isAlreadyDone = 1
raise StopIteration
class Dog(object):
def __init__(self,names):
self.names = names
self.isAlreadyDone = 0
def __iter__(self):
return ListIterator(self)
dog = Dog(["Alice","Bob","Cindy"])
for i in dog:
print(i)
Alice
Bob
Cindy
# 将返回空
for i in dog:
print(i)
上述代码示例中的dog对象正是一个生成器对象。由于for循环对其进行迭代时，每次都会调用dog对象的 __ iter __ 方法，但却不会重新调用dog的__ init __ 方法对其进行重新创建，因此，只需要在dog中加入一个判断是否已经完成首次迭代的属性，并且在 __ iter __ 方法中将dog对象传入迭代器中，那么迭代器对象不管被建立几次，其中的判断属性isAlreadyDone则不会受到影响。
在Python中，生成器大致可以分成两类，生成器函数以及生成器解析式：
- 第一类生成器：生成器函数
"""
此时，像这种带有yield的“函数”,其本质上是一个可以随时挂起的生成器，就不再是函数了。
我们可以像使用迭代器那样来使用这种生成器函数，其运行过程就是：每当执行到yield语句则返回一次迭代的结果，
然后内部挂起，当下次next的调用时继续从下次挂起的位置执行，直到yield。如此循环往复。
"""
def g():
for i in range(10):
yield 2*i
g = g()
for i in g:
print(i)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
- 第二类生成器：生成器解析式
"""
生成器解析器的语法和列表解析式几乎一致，但是用( )进行开始和结尾，表示返回的是一个生成器，
这里要注意，此种语法并非元组解析式
"""
g = (i*2 for i in range(10))
g
at 0x0000027FA2AAAE58>
g.__next__()
0
next(g)
2
for i in g:
print(i)
4
6
8
10
12
14
16
18
for i in g:
print(i)
总结如下：
- 生成器是一类特殊的迭代器，但是每个生成器对象只能被遍历一轮，然后用尽；
- 生成器和迭代器一样，好处就是可以节约内存，而不是一开始就在内存生成全部的数据