Iterator-Generator

Python3 迭代器与生成器

一、关系架构

Python数据结构中常用的概念：
容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(itertor)、生成器(generator)的关系及概念如下

二、详细描述

1.容器 container

由关系图可知，容器由集合、元组、字典等产生，是一种可以把多个元素组织在一起的数据结构通常把这些元素存储在内存中（但也有特例，比如迭代器和生成器对象）常见的容器对象：

list, deque, ….
set, frozensets, ….
dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ….
tuple, namedtuple, …
str

可以询问某元素是否在容器中：

# 某元素是否在字典的键值中
>>> d = {'a':652, 'ds':565}
>>> assert 'a' in d
>>> assert 65226 not in d

2.可迭代对象

很多容器是可迭代对象，所有可以返回一个迭代器的对象都是一个可迭代对象

比如一个打开的file ,socket

例如：

>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = iter(x)
>>> z = iter(x)
>>> next(y)
1
>>> next(y)
2
>>> next(z)
1
>>> type(x)
<class 'list'>
>>> type(y)
<class 'list_iterator'>

这里x是一个可迭代对象，可迭代对象和容器一样是一种通俗的叫法，并不是指某种具体的数据类型，list是可迭代对象，dict是可迭代对象，set也是可迭代对象。y和z是两个独立的迭代器，迭代器内部持有一个状态，该状态用于记录当前迭代所在的位置，以方便下次迭代的时候获取正确的元素。迭代器有一种具体的迭代器类型，比如list_iterator，set_iterator。可迭代对象实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象。

# 当运行代码
x =  [1, 2, 3]
for ele in x:
    pass

实际执行情况：

3.迭代器

迭代器(itertor)是可以记住遍历位置的对象，是访问集合元素的一种方式，从第一个元素开始直到遍历结束任何实现了__iter__ __next__ 方法的都是迭代器前者返回迭代器自身，后者返回下一个值，若无其他元素则抛出StopIteration异常
基本方法：
:black_flag: iter():传入一个序列对象，建立其对应的迭代器对象
:black_flag: next():访问下一个元素

实例：

list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)
print(next(it))
>>> 1
print(next(it))
>>>2

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")
输出：
1 2 3 4

import sys         # 引入 sys 模块

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象

while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

生成无限序列：

>>> from itertools import cycle
>>> col = cycle(['red', 'yellow', 'blue'])
>>> col
<itertools.cycle object at 0x7f060aeeb438>
>>> next(col)
'red'
>>> next(col)
'yellow'
>>> next(col)
'blue'
>>> next(col)
'red'
>>> next(col)
'yellow'
>>> next(col)
'blue'

由无限序列截取有限序列：

>>> from itertools import islice
>>> co = cycle(['red', 'yellow', 'blue'])
>>> lim = islice(co, 0, 5)
>>> for x in lim:
...     print(x, end=' ')
... 
red yellow blue red yellow

以斐波那契数列定义迭代器：

class Fib:
    def __init__(self):
        self.prev = 0
        self.curr = 1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        value = self.curr
        self.curr += self.prev
        self.prev = value
        return value

>>> f = Fib()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

Fib既是一个可迭代对象（因为它实现了__iter__方法），又是一个迭代器（因为实现了__next__方法）。实例变量prev和curr用户维护迭代器内部的状态。每次调用next()方法的时候做两件事：
为下一次调用next()方法修改状态
为当前这次调用生成返回结果
迭代器就像一个懒加载的工厂，等到有人需要的时候才给它生成值返回，没调用的时候就处于休眠状态等待下一次调用。

4.生成器

生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一，生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了，只需要一个yiled关键字。

生成器一定是迭代器（反之不成立），因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。用生成器来实现斐波那契数列的例子是：

def fib():
    prev, curr = 0, 1
    while True:
        yield curr
        prev, curr = curr, curr + prev

>>> f = fib()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

fib就是一个普通的python函数，它特殊的地方在于函数体中没有return关键字，函数的返回值是一个生成器对象。当执行f=fib()返回的是一个生成器对象，此时函数体中的代码并不会执行，只有显示或隐示地调用next的时候才会真正执行里面的代码。

生成器在Python中是一个非常强大的编程结构，可以用更少地中间变量写流式代码，此外，相比其它容器对象它更能节省内存和CPU，当然它可以用更少的代码来实现相似的功能。现在就可以动手重构你的代码了，但凡看到类似：

def something():
    result = []
    for ... in ...:
        result.append(x)
    return result
## 转换成生成器函数

def iter_something():
    for ... in ...:
        yield x

5.生成器表达式

生成器表达式是以列表推导式的方式建立生成器的版本，但是返回的是一个生成器对象

>>> a = (a**2 for a in range(10))
>>> a
<generator object <genexpr> at 0x7f060c5a17d8>
>>> a = (a**3 for a in range(10))
>>> a
<generator object <genexpr> at 0x7f0607ea83b8>
>>> a = (a for a in range(10))
>>> a
<generator object <genexpr> at 0x7f060c5a17d8>


>>> a = [a**3 for a in range(10)]
>>> a
[0, 1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729]
>>> b = tuple(a)
>>> b
(0, 1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729)

Previousprotocl buffers NextDjango base

Last updated 4 years ago