python奇遇記：迭代器和生成器

atinosun 發布于2019-07-31 11:02 / 470人閱讀

摘要：來說說迭代器和生成器，還有可迭代對象和生成器表達式。有點繞是不是，其實，一般只要知道可迭代對象以及它是如何實現的就行了，中常常用生成器來代替迭代器，可以說，生成器就是迭代器。

來說說迭代器和生成器，還有可迭代對象和生成器表達式。

之前簡單的提到過，一個對象是可迭代的可以理解為能夠使用for循環。這樣說其實不太準確，某個對象可迭代是因為它內部實現了$__iter__$這個特殊方法。比如在python中，序列類型（列表，元組這些）都是可以迭代的，因為內部都有$__iter__$方法的實現。

不過，其實我們不用特別的實現$__iter__$方法，只要實現了$__getitem__$方法就可以。這個方法我之前介紹過，實現它之后就可以進行切片以及迭代操作。為什么？因為在對一個對象迭代時如果找不到$__iter__$方法，python會自動去尋找$__getitem__$方法，然后構造一個迭代器，從0開始獲取元素。

說了半天，迭代器又是什么東西？可迭代對象，迭代器，這兩個是一樣的嗎？

迭代器是實現了$__next__$特殊方法的對象，而可迭代對象實現了$__iter__$方法，如果你需要迭代器能夠迭代自身，也需要實現$__iter__$方法。要注意的是，可迭代的對象必須實現$__iter__$方法，但不能實現 $__next__$ 方法。

在迭代器中實現了$__next__$方法，你就能使用next(data)來依次產出數據，如果此時沒有數據了，就會產生異常。像生孩子一樣，next一下生一個。

有點繞是不是，其實，一般只要知道可迭代對象以及它是如何實現的就行了，python 中常常用生成器來代替迭代器，可以說，生成器就是迭代器。因為生成器也實現了$__iter__$和$__next__$方法。

python中還有一個iter函數用來生成迭代器，比如把一個列表放進去，就可以使用next方法來一個個調用了。

說了這么多，來看個例子。

data = [1, 2, 3, 4]

# data是列表，是個可迭代對象
# 使用循環迭代
for i, j in enumerate(data):
    print(i, j)

# 生成一個迭代器
d = iter(data)
# 調用next
next(d)
# 調用四次之后就會產生異常

我們來自己實現一個迭代器。

# 從后往前產出列表中的數據
class ReverseList:

    def __init__(self, item):
       #用range構造一個列表
        self.list = list(range(item))

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):

        try:
            return self.list.pop()
        except:
            raise StopIteration

用一下試試。

data = ReverseList(4)

# 調用next，從后往前產出數據
print(next(data))
print(next(data))
print(next(data))
print(next(data))
# 如果繼續調用，會產生錯誤，因為沒有數據可產出了
print(next(data))

3
2
1
0



---------------------------------------------------------------------------

IndexError                                Traceback (most recent call last)

 in __next__(self)
     12         try:
---> 13             return self.list.pop()
     14         except:


IndexError: pop from empty list


During handling of the above exception, another exception occurred:


StopIteration                             Traceback (most recent call last)

 in ()
      7 print(next(data))
      8 # 如果繼續調用，會產生錯誤，因為沒有數據可產出了
----> 9 print(next(data))


 in __next__(self)
     13             return self.list.pop()
     14         except:
---> 15             raise StopIteration


StopIteration:

那什么又是生成器？

在程序設計中，內存是個很寶貴的東西，占用太多的內存總是不好的，生成器的作用就是我先把你的數據表示出來，但是實際上并不占用內存空間，只有在你調用它時才會占用。一般情況下，比如你定義了一個列表，會自動的使用一段內存空間。

在 python中，只要定義了yield關鍵字的函數就是生成器。上面說了，生成器就是迭代器，你可以進行迭代操作（循環），調用next來一個個產出數據。

def gen123():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

for i in gen123():
    print(i)

g = gen123()
print(next(g))

雖然說生成器就是迭代器，但是在python的定義中，迭代器用來遍歷集合，從中產出元素，而生成器無需遍歷集合就能生成值，比如range()函數，生成器不僅能夠產出集合中的元素，還可以產出派生自元素的其他值。

我在上一篇文章（Python奇遇記：數據結構窺探2）中提到過生成器表達式，只介紹了一下它的用法，那么生成器表達式是什么東西？

其實，生成器表達式就是生成器的快速實現而已，類似于之前講過的具名元組。有些時候需要快速的生成一段數據，使用生成器表達式即可，無需定義函數再調用。

本人才疏學淺，上文中難免有些錯誤，還請各位品評指正。如果覺得寫的還行，歡迎關注我的公眾號MLGroup,帶你走進機器學習的世界。

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