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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