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Python迭代器与生成器详解(一)
2017-10-10 21:06:18 】 浏览:8806
Tags:Python 成器 详解

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件。


特点:


a)访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法或不断去取下一个内容


b)不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问


c)访问到一半时不能往回退


d)便于循环比较大的数据集合,节省内存


e)也不能复制一个迭代器。如果要再次(或者同时)迭代同一个对象,只能去创建另一个迭代器对象。enumerate()的返回值就是一个迭代器,我们以enumerate为例:


结果:


可以看到再次迭代enumerate对象时,没有返回值;


我们可以用linux的文件处理命令vim和cat来理解一下:


a) 读取很大的文件时,vim需要很久,cat是毫秒级;因为vim是一次性把文件全部加载到内存中读取;而cat是加载一行显示一行


b) vim读写文件时可以前进,后退,可以跳转到任意一行;而cat只能向下翻页,不能倒退,不能直接跳转到文件的某一页(因为读取的时候这个“某一页“可能还没有加载到内存中)


正式进入python迭代器之前,我们先要区分两个容易混淆的概念:可迭代对象和迭代器;


可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable)。


可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator)。


所有的Iterable均可以通过内置函数iter()来转变为Iterator。


1)可迭代对象


首先,迭代器是一个对象,不是一个函数;是一个什么样的对象呢?就是只要它定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法,或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法,那么它就是一个可迭代对象。


python中大部分对象都是可迭代的,比如list,tuple等。如果给一个准确的定义的话,看一下list,tuple类的源码,都有__iter__(self)方法。


常见的可迭代对象:


a) 集合数据类型,如listtupledictsetstr等;


b) generator,包括生成器和带yield的generator function。


注意:生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator,关于生成器,继续往下看


如何判断一个对象是可迭代对象呢?可以通过collections模块的Iterable类型判断:


2)迭代器


一个可迭代对象是不能独立进行迭代的,Python中,迭代是通过for ... in来完成的。


for循环在迭代一个可迭代对象的过程中都做了什么呢?


a)当for循环迭代一个可迭代对象时,首先会调用可迭代对象的__iter__()方法,然我们看看源码中关于list类的__iter__()方法的定义:


__iter__()方法调用了iter(self)函数,我们再来看一下iter()函数的定义:


iter()函数的参数是一个可迭代对象,最终返回一个迭代器


b) for循环会不断调用迭代器对象的__next__()方法(python2.x中是next()方法),每次循环,都返回迭代器对象的下一个值,直到遇到StopIteration异常。


这里注意:这里的__next__()方法和内置函数next(iterator, default=None)不是一个东西;(内置函数next(iterator, default=None)也可以返回迭代器的下一个值)


 c) 而for循环可以捕获StopIteration异常并结束循环;


总结一下:


a)for....in iterable,会通过调用iter(iterable)函数(实际上,首先调用的对象的__iter__()方法),返回一个迭代器iterator;


b)每次循环,调用一次对象的__next__(self),直到最后一个值,再次调用会触发StopIteration


c)for循环捕捉到StopIteration,从而结束循环


上面说了这么多,到底什么是迭代器Iterator呢?


任何实现了__iter____next__()(python2中实现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;


既然知道了什么迭代器,那我们自定义一个迭代器玩玩:


如何判断一个对象是一个迭代器对象呢?两个方法:


1)通过内置函数next(iterator, default=None),可以看到next的第一个参数必须是迭代器;所以迭代器也可以认为是可以被next()函数调用的对象


2)通过collection中的Iterator类型判断


这里大家会不会有个疑问:


对于迭代器而言,看上去作用的不就是__next__方法嘛,__iter__好像没什么卵用,干嘛还需要__iter__方法呢?


我们知道,python中迭代是通过for循环实现的,而for循环的循环对象必须是一个可迭代对象Iterable,而Iterable必须是一个实现了__iter__方法的对象;知道为什么需要__iter__魔术方法了吧;


那么我就是想自定义一个没有实现__iter__方法的迭代器可以吗?可以,像下面这样:


先定义一个可迭代对象(包含__iter__方法),然后该对象返回一个迭代器;这样看上去是不是很麻烦?是不是同时带有__iter__和__next__魔术方法的迭代器更好呢!


同时,这里要纠正之前的一个迭代器概念:只要__next__()(python2中实现next())方法的对象都是迭代器;


既然这样,只需要迭代器Iterator接口就够了,为什么还要设计可迭代对象Iterable呢?


这个和迭代器不能重复使用有关,下面同意讲解:


3)总结和一些重要知识点


a) 如何复制迭代器


之前在使用enumerate时,我们说过enumerate对象通过for循环迭代一次后就不能再被迭代:


这是因为enumerate是一个迭代器;


迭代器是一次性消耗品,当循环以后就空了。不能再次使用;通过深拷贝可以解决;


b)为什么不只保留Iterator的接口而还需要设计Iterable呢?


因为迭代器迭代一次以后就空了,那么如果list,dict也是一个迭代器,迭代一次就不能再继续被迭代了,这显然是反人类的;所以通过__iter__每次返回一个独立的迭代器,就可以保证不同的迭代过程不会互相影响。而生成器表达式之类的结果往往是一次性的,不可以重复遍历,所以直接返回一个Iterator就好。让Iterator也实现Iterable的兼容就可以很灵活地选择返回哪一种。


总结说,Iterator实现的__iter__是为了兼容Iterable的接口,从而让Iterator成为Iterable的一种实现。


另外,迭代器是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。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

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