python迭代器与生成器详解

`iter`和`next`

先看一个开发中常见的for循环的使用：

a=[1,2,3]
for i in a:
    print(i)
1
2
3

a是一个列表，本身也是一个迭代器（iterator）；for循环能够遍历的一定是iterator,在遍历时会默认调用迭代器的iter()方法，将其显示出来，即等价于：

for i in iter(a):
    print(i)
1
2
3

在理解迭代器之前，必须要理解魔法方法__iter__和__next__的调用。上面例子iter(a)的背后就是调用对象a的__iter__方法，即a.__iter__();

iter(a)返回的是什么？返回的是一个内部实现了__next__()方法的对象，每次调用__next__()来弹出下一个值，以此来完成遍历。

举例：

class A(object):
    def __init__(self,a):
        self.a=a
    def __next__(self):   
        print('this is next')
        if self.a<6:
            self.a+=1
            return self.a
        else:
            raise StopIteration
            
class B(object):
    def __init__(self):
        pass
    def __iter__(self):
        print('this is iter')
        return A(a=0)
    
>>>b=B()
>>>for i in b:#本质上是调用iter(b)，或者b.__iter__();返回了一个实现了__next__方法的实例对象。
>>>    print(i) 
this is iter#首先调用iter(b)
this is next#调用A的next，返回值为当前的i。
1
this is next
2
this is next
3
this is next
4
this is next
5
this is next
6
this is next
#for 循环会自动捕获StopIteration异常。

值得注意的是两个概念：

可迭代对象（Iterable）：类中实现了__iter__的就可以叫iterable了，一般__iter__返回的是一个实现了__next__方法的对象实例。这一点不强制。如果自己本身就实现了__next__方法，自然就可以返回self。
迭代器(Iterator)：类中实现了__iter__和__next__方法的对象。缺少任何一个都不能叫iterator;迭代器自然也是一个iterable。

如上面A,B两个类的实例对象，A(0)既不是Iterable也不是Iterator；B()是Iterable但不是Iterator

from collections.abc import Iterable,Iterator
>>>isinstance(a, Iterable)
False
>>>isinstance(a, Iterator)
False
>>>isinstance(b, Iterable)
True
>>>isinstance(b, Iterator)
False

python中内置的可迭代对象：列表、元组、字典、集合字符串和open()打开的文件等都是；注意这些都不是迭代器Iterator;因为对于迭代器，我们不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。而明显列表、元组、字典等我们是可以掌握全局信息的。

迭代器Iterator

根据__iter__和__next__来定义自己的迭代器：

class Myrange(object):
    def __init__(self,stop,start=0):
        self.start=start
        self.stop=stop
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.start>>isinstance(Myrange(3),Iterable)
True
>>>isinstance(Myrange(3),Iterator)
True
>>>type(Myrange(3))

生成器

python提供了一种特殊的yield方法，来使函数对象直接转换为一个迭代器。生成器就是一类特殊的迭代器。每当程序执行到yield的时候，程序就暂停在这里，处于挂起状态，然后把返回的东西返回以后，再继续执行原来的程序。

def func(end):
    start=0
    while start>>print(isinstance(func(3),Iterator))
>>>print(isinstance(func(3),Iterable))
>>>for i in func(3):
>>>    print(i)
    
True#是一个可迭代对象
True#是一个迭代器
0
1
2

>>>a=func(4)
>>>print(next(a))
>>>print(a.__next__())
0
1

>>>print(type(a))

>>>print(isinstance(a,Generator))#也是一个生成器类型。

从迭代器或者生成器的原理可以看到，其最大的特点就是可以节省内存。同样遍历一个有100000万条整数的列表和生成器，消耗的内存是完全不一样的。列表需要全部把物理空间开辟出来来先保存这些数据，而生成器以此只需要保存一个数据即可。

import sys
>>>a=range(1000000)
>>>sys.getsizeof(a)
48
>>>b=list(range(1000000))
>>>sys.getsizeof(b)
8000056

而生成器使用的场景有节省内存的好处，有个前提就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。

总结

实现了__iter__方法的对象为可迭代对象(Iterable)，常见的Iterable有list,dict,tuple,range等；同时实现了__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），生成器也是一种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
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。
生成器的其它使用场景可以参考https://www.zhihu.com/questio...
最后，容器、迭代器、生成器、可迭代对象的关系可以用下图总结：

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python迭代器与生成器详解