詳解Python3中的迭代器和生成器及其區(qū)別
介紹
本篇將介紹Python3中的迭代器與生成器,描述可迭代與迭代器關(guān)系,并實(shí)現(xiàn)自定義類的迭代器模式。
迭代的概念
上一次輸出的結(jié)果為下一次輸入的初始值,重復(fù)的過程稱為迭代,每次重復(fù)即一次迭代,并且每次迭代的結(jié)果是下一次迭代的初始值
注:循環(huán)不是迭代
while True: #只滿足重復(fù),因而不是迭代 print('====>')
迭代器
1.為什么要有迭代器?
對(duì)于沒有索引的數(shù)據(jù)類型,必須提供一種不依賴索引的迭代方式。
2.迭代器定義:
迭代器:可迭代對(duì)象執(zhí)行__iter__方法,得到的結(jié)果就是迭代器,迭代器對(duì)象有__next__方法
它是一個(gè)帶狀態(tài)的對(duì)象,他能在你調(diào)用next()方法的時(shí)候返回容器中的下一個(gè)值,任何實(shí)現(xiàn)了__iter__和__next__()方法的對(duì)象都是迭代器,__iter__返回迭代器自身,__next__返回容器中的下一個(gè)值,如果容器中沒有更多元素了,則拋出StopIteration異常
可迭代的(iterable)
Python標(biāo)準(zhǔn)庫中存在著一些可迭代對(duì)象,例如:list, tuple, dict, set, str等。
可以對(duì)這些迭代對(duì)象,進(jìn)行for-in等迭代操作,例如:
for s in "helloworld": print(s)
編譯器若想迭代一個(gè)對(duì)象a,則會(huì)自動(dòng)調(diào)用iter(a)獲取該對(duì)象的迭代器(iterator),如果iter(a)拋出異常,則對(duì)象a不可迭代。
判斷對(duì)象是否可迭代
原生函數(shù)iter(instance) 可以判斷某個(gè)對(duì)象是否可迭代,它的工作流程大概分為以下3個(gè)步驟:
- 檢查對(duì)象instance是否實(shí)現(xiàn)了__iter__方法,并調(diào)用它獲取返回的迭代器(iterator)。
- 如果對(duì)象沒有實(shí)現(xiàn)__iter__方法,但是實(shí)現(xiàn)了__getitem__方法,Python會(huì)生成一個(gè)迭代器。
- 如果上述都失敗,則編譯器則拋出TypeError錯(cuò)誤,‘xxx' Object is not iterable。
自定義類實(shí)現(xiàn)__iter__方法
根據(jù)第一條,我們自定義類Iter1實(shí)現(xiàn)__iter__方法使該類的對(duì)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類實(shí)現(xiàn)了__iter__方法,通過iter()調(diào)用,得到可迭代對(duì)象text的迭代器并返回,實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議,因此可以通過for-in等方式對(duì)該對(duì)象進(jìn)行迭代。
第二條通常都是針對(duì)Python中的序列(sequence)而定義,例如list,為了實(shí)現(xiàn)sequence協(xié)議,需要實(shí)現(xiàn)__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)
實(shí)際上,為了避免版本后序改動(dòng),Python標(biāo)準(zhǔn)庫中的序列除了實(shí)現(xiàn)了__getitem__方法,也實(shí)現(xiàn)了__iter__方法,因此我們?cè)诙x序列時(shí)也應(yīng)實(shí)現(xiàn)__iter__。
綜上,如果顯示判斷某個(gè)對(duì)象是否可迭代,應(yīng)該調(diào)用iter(instance)是否拋出異常,因?yàn)橹粚?shí)現(xiàn)了__getitem__的序列也是可迭代的(例子中Iter2的對(duì)象是可迭代的,但isinstance(iter2, abc.Iterator)返回結(jié)果是False)。同時(shí),如果在調(diào)用iter后進(jìn)行迭代操作不必顯示判斷,可以用try/except方式包裝代碼塊。
iterable vs iterator(可迭代vs迭代器)
iterable定義
任何可以由原生函數(shù)iter獲取到迭代器的對(duì)象
任何實(shí)現(xiàn)了__iter__方法并返回迭代器的對(duì)象
所有的序列(實(shí)現(xiàn)了__getitem__)
Python通過獲取到可迭代對(duì)象的迭代器(iterator)實(shí)現(xiàn)迭代,例如for-in的實(shí)現(xiàn)其實(shí)是在內(nèi)部獲取到了迭代器進(jìn)行操作。for-in機(jī)制可以理解為下述代碼:
s = 'hello' it = iter(s) while (True): try: print(next(it)) except StopIteration: del it break
StopIteration異常將在迭代器耗盡后被拋出,for-in、生成式(comprehension)、元組解壓(tuple unpacking)等迭代操作都會(huì)處理并這個(gè)異常。
迭代器是個(gè)迭代值生產(chǎn)工廠,它保存迭代狀態(tài),并通過next()函數(shù)產(chǎn)生下一個(gè)迭代值。實(shí)現(xiàn)迭代器需要實(shí)現(xiàn)以下兩個(gè)方法:
__iter__
返回self
__next__
返回下一個(gè)可用的元素,如果無可用元素則拋出StopIteration異常
迭代器實(shí)現(xiàn)__iter__,因此所有的迭代器都是可迭代的,下圖展示了iterable和iterator的結(jié)構(gòu)。
迭代器模式
實(shí)現(xiàn)一個(gè)自定義的迭代器模式需要兩個(gè)類,分別為實(shí)現(xiàn)了__iter__方法的類和通過__iter__返回的迭代器實(shí)例類(實(shí)現(xiàn)了__iter__和__next__方法)。下面例子簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)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實(shí)現(xiàn)了__iter__方法,返回了迭代器IteratorText實(shí)例。IteratorText實(shí)現(xiàn)了__next__方法返回下一個(gè)迭代元素直到拋出異常,同時(shí)IteratorText實(shí)現(xiàn)了__iter__方法返回自身對(duì)象用于迭代。
這里的IterText和IteratorText很容易混淆,如果在IterText中實(shí)現(xiàn)了__next__方法并將__iter__中返回自身實(shí)例self也可以實(shí)現(xiàn)上述功能,但通常可迭代對(duì)象和迭代器應(yīng)當(dāng)分開,這樣在可迭代對(duì)象中的__iter__中可以返回不同的迭代器對(duì)象,使功能獨(dú)立。
生成器(generator)
通過上述文章說明,迭代器通過next()不斷產(chǎn)出下一個(gè)元素直到迭代器耗盡,而Python中的生成器可以理解為一個(gè)更優(yōu)雅的迭代器(不需要實(shí)現(xiàn)__iter__和__next__方法),實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議,它也可以通過next()產(chǎn)出元素。
Python中的生成器主要分為兩種類型:
生成器函數(shù)(generator function)返回得到的生成器:
包含yield關(guān)鍵字的函數(shù)稱為生成器函數(shù)
def gen_func(): yield 1 yield 2 yield 3 g = gen_func()
生成器表達(dá)式(generator expression)返回得到的生成器
g = (i for i in (1, 2, 3))
我們可以利用生成器進(jìn)行迭代操作:
for e in g: print(e) ## 生成器g已被耗盡,如果需要重新迭代需要重新獲得新的生成器對(duì)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
在迭代器模式章節(jié)中,我們?cè)诳傻鶬terText中的__iter__返回迭代器IteratorText實(shí)例,然而使用生成器的方式會(huì)使代碼更加優(yōu)雅。
class IterText: def __init__(self, text): self.text = text def __iter__(self): for letter in self.text: yield letter
因?yàn)閥ield存在于__iter__,因此__iter__變成了生成器函數(shù),調(diào)用它測(cè)返回一個(gè)生成器,同時(shí)生成器又實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議,因此IterText滿足了可迭代的需求。
總結(jié)
本篇介紹了Python中的可迭代(iterable)、迭代器(iterator)以及它們的關(guān)系,并講述了迭代器模式的實(shí)現(xiàn),同時(shí)通過Python中的生成器完善了迭代器模式。希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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