详解Python3中的迭代器和生成器及其区别

介绍

本篇将介绍Python3中的迭代器与生成器，描述可迭代与迭代器关系，并实现自定义类的迭代器模式。

迭代的概念

上一次输出的结果为下一次输入的初始值，重复的过程称为迭代,每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果是下一次迭代的初始值

注：循环不是迭代

 while True: #只满足重复，因而不是迭代 print('====>') 

 迭代器

1.为什么要有迭代器？

对于没有索引的数据类型，必须提供一种不依赖索引的迭代方式。

2.迭代器定义：

迭代器：可迭代对象执行__iter__方法，得到的结果就是迭代器，迭代器对象有__next__方法

它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了__iter__和__next__()方法的对象都是迭代器，__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常

可迭代的(iterable)

Python标准库中存在着一些可迭代对象，例如:list, tuple, dict, set, str等。

可以对这些迭代对象，进行for-in等迭代操作，例如:

 for s in "helloworld": print(s)

编译器若想迭代一个对象a，则会自动调用iter(a)获取该对象的迭代器(iterator)，如果iter(a)抛出异常，则对象a不可迭代。

判断对象是否可迭代

原生函数iter(instance) 可以判断某个对象是否可迭代，它的工作流程大概分为以下3个步骤：

• 检查对象instance是否实现了__iter__方法，并调用它获取返回的迭代器(iterator)。
• 如果对象没有实现__iter__方法，但是实现了__getitem__方法，Python会生成一个迭代器。
• 如果上述都失败，则编译器则抛出TypeError错误，‘xxx’ Object is not iterable。

自定义类实现__iter__方法

根据第一条，我们自定义类Iter1实现__iter__方法使该类的对象可迭代。

 class Iter1: def __init__(self, text): self.text = text def __iter__(self): return iter(self.text) iter1 = Iter1("hello") for s in iter1: print(s)

Iter1类实现了__iter__方法，通过iter()调用，得到可迭代对象text的迭代器并返回，实现了迭代器协议，因此可以通过for-in等方式对该对象进行迭代。

第二条通常都是针对Python中的序列(sequence)而定义，例如list，为了实现sequence协议，需要实现__getitem__方法。

 class Iter2: def __init__(self, sequence): self.sequence = sequence def __getitem__(self, item): return self.sequence[item] iter2 = Iter2([1, 2, 3, 4]) for s in iter2: print(s)

实际上，为了避免版本后序改动，Python标准库中的序列除了实现了__getitem__方法，也实现了__iter__方法，因此我们在定义序列时也应实现__iter__。

综上，如果显示判断某个对象是否可迭代，应该调用iter(instance)是否抛出异常，因为只实现了__getitem__的序列也是可迭代的（例子中Iter2的对象是可迭代的，但isinstance(iter2, abc.Iterator)返回结果是False)。同时，如果在调用iter后进行迭代操作不必显示判断，可以用try/except方式包装代码块。

iterable vs iterator（可迭代vs迭代器）

iterable定义

任何可以由原生函数iter获取到迭代器的对象
任何实现了__iter__方法并返回迭代器的对象
所有的序列（实现了__getitem__)

Python通过获取到可迭代对象的迭代器(iterator)实现迭代，例如for-in的实现其实是在内部获取到了迭代器进行操作。for-in机制可以理解为下述代码：

 s = 'hello' it = iter(s) while (True): try: print(next(it)) except StopIteration: del it break

StopIteration异常将在迭代器耗尽后被抛出，for-in、生成式(comprehension)、元组解压(tuple unpacking)等迭代操作都会处理并这个异常。

迭代器是个迭代值生产工厂，它保存迭代状态，并通过next()函数产生下一个迭代值。实现来源gao($daima.com搞@代@#码(网迭代器需要实现以下两个方法：

__iter__
返回self

__next__
返回下一个可用的元素，如果无可用元素则抛出StopIteration异常

迭代器实现__iter__，因此所有的迭代器都是可迭代的，下图展示了iterable和iterator的结构。

迭代器模式

实现一个自定义的迭代器模式需要两个类，分别为实现了__iter__方法的类和通过__iter__返回的迭代器实例类(实现了__iter__和__next__方法)。下面例子简单实现了上述功能。

 class IterText: def __init__(self, text): self.text = text def __iter__(self): return IteratorText(self.text) class IteratorText: def __init__(self, text): self.text = text self.index = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): try: letter = self.text[self.index] except IndexError: raise StopIteration self.index += 1 return letter text = IterText("hey") for l in text: print(l)

可迭代的IterText实现了__iter__方法，返回了迭代器IteratorText实例。IteratorText实现了__next__方法返回下一个迭代元素直到抛出异常，同时IteratorText实现了__iter__方法返回自身对象用于迭代。
这里的IterText和IteratorText很容易混淆，如果在IterText中实现了__next__方法并将__iter__中返回自身实例self也可以实现上述功能，但通常可迭代对象和迭代器应当分开，这样在可迭代对象中的__iter__中可以返回不同的迭代器对象，使功能独立。

生成器(generator)

通过上述文章说明，迭代器通过next()不断产出下一个元素直到迭代器耗尽，而Python中的生成器可以理解为一个更优雅的迭代器(不需要实现__iter__和__next__方法)，实现了迭代器协议，它也可以通过next()产出元素。
Python中的生成器主要分为两种类型：

生成器函数(generator function)返回得到的生成器:

包含yield关键字的函数称为生成器函数

 def gen_func(): yield 1 yield 2 yield 3 g = gen_func()

生成器表达式(generator expression)返回得到的生成器

 g = (i for i in (1, 2, 3))

我们可以利用生成器进行迭代操作：

 for e in g: print(e) ## 生成器g已被耗尽，如果需要重新迭代需要重新获得新的生成器对象 g = gen_func() for e in g: print(e)

利用生成器代替可迭代中的__iter__迭代器

在迭代器模式章节中，我们在可迭代IterText中的__iter__返回迭代器IteratorText实例，然而使用生成器的方式会使代码更加优雅。

 class IterText: def __init__(self, text): self.text = text def __iter__(self): for letter in self.text: yield letter

因为yield存在于__iter__，因此__iter__变成了生成器函数，调用它测返回一个生成器，同时生成器又实现了迭代器协议，因此IterText满足了可迭代的需求。

总结

本篇介绍了Python中的可迭代(iterable)、迭代器(iterator)以及它们的关系，并讲述了迭代器模式的实现，同时通过Python中的生成器完善了迭代器模式。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持gaodaima搞代码网。