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深入講解Python中的迭代器和生成器

 更新時(shí)間:2015年10月26日 16:05:57   投稿:goldensun  
這篇文章主要介紹了Python中的迭代器和生成器,涉及到Python中很多重要的特性,需要的朋友可以參考下

在Python中,很多對(duì)象都是可以通過(guò)for語(yǔ)句來(lái)直接遍歷的,例如list、string、dict等等,這些對(duì)象都可以被稱為可迭代對(duì)象。至于說(shuō)哪些對(duì)象是可以被迭代訪問(wèn)的,就要了解一下迭代器相關(guān)的知識(shí)了。

迭代器

迭代器對(duì)象要求支持迭代器協(xié)議的對(duì)象,在Python中,支持迭代器協(xié)議就是實(shí)現(xiàn)對(duì)象的__iter__()和next()方法。其中__iter__()方法返回迭代器對(duì)象本身;next()方法返回容器的下一個(gè)元素,在結(jié)尾時(shí)引發(fā)StopIteration異常。

__iter__()和next()方法

這兩個(gè)方法是迭代器最基本的方法,一個(gè)用來(lái)獲得迭代器對(duì)象,一個(gè)用來(lái)獲取容器中的下一個(gè)元素。

對(duì)于可迭代對(duì)象,可以使用內(nèi)建函數(shù)iter()來(lái)獲取它的迭代器對(duì)象:

20151026160018652.jpg (624×148)

例子中,通過(guò)iter()方法獲得了list的迭代器對(duì)象,然后就可以通過(guò)next()方法來(lái)訪問(wèn)list中的元素了。當(dāng)容器中沒(méi)有可訪問(wèn)的元素后,next()方法將會(huì)拋出一個(gè)StopIteration異常終止迭代器。

其實(shí),當(dāng)我們使用for語(yǔ)句的時(shí)候,for語(yǔ)句就會(huì)自動(dòng)的通過(guò)__iter__()方法來(lái)獲得迭代器對(duì)象,并且通過(guò)next()方法來(lái)獲取下一個(gè)元素。

自定義迭代器

了解了迭代器協(xié)議之后,就可以自定義迭代器了。

下面例子中實(shí)現(xiàn)了一個(gè)MyRange的類型,這個(gè)類型中實(shí)現(xiàn)了__iter__()方法,通過(guò)這個(gè)方法返回對(duì)象本身作為迭代器對(duì)象;同時(shí),實(shí)現(xiàn)了next()方法用來(lái)獲取容器中的下一個(gè)元素,當(dāng)沒(méi)有可訪問(wèn)元素后,就拋出StopIteration異常。

class MyRange(object):
 def __init__(self, n):
  self.idx = 0
  self.n = n

 def __iter__(self):
  return self

 def next(self):
  if self.idx < self.n:
   val = self.idx
   self.idx += 1
   return val
  else:
   raise StopIteration()

class MyRange(object):
 def __init__(self, n):
  self.idx = 0
  self.n = n
 
 def __iter__(self):
  return self
 
 def next(self):
  if self.idx < self.n:
   val = self.idx
   self.idx += 1
   return val
  else:
   raise StopIteration()

這個(gè)自定義類型跟內(nèi)建函數(shù)xrange很類似,看一下運(yùn)行結(jié)果:

myRange = MyRange(3)
for i in myRange:
 print i

20151026160048402.jpg (437×70)

迭代器和可迭代對(duì)象

在上面的例子中,myRange這個(gè)對(duì)象就是一個(gè)可迭代對(duì)象,同時(shí)它本身也是一個(gè)迭代器對(duì)象。

看下面的代碼,對(duì)于一個(gè)可迭代對(duì)象,如果它本身又是一個(gè)迭代器對(duì)象,就會(huì)有下面的 問(wèn)題,就沒(méi)有辦法支持多次迭代。

20151026160106053.jpg (624×100)

為了解決上面的問(wèn)題,可以分別定義可迭代類型對(duì)象和迭代器類型對(duì)象;然后可迭代類型對(duì)象的__iter__()方法可以獲得一個(gè)迭代器類型的對(duì)象??聪旅娴膶?shí)現(xiàn):

class Zrange:
 def __init__(self, n):
  self.n = n

 def __iter__(self):
  return ZrangeIterator(self.n)

class ZrangeIterator:
 def __init__(self, n):
  self.i = 0
  self.n = n

 def __iter__(self):
  return self

 def next(self):
  if self.i < self.n:
   i = self.i
   self.i += 1
   return i
  else:
   raise StopIteration() 

zrange = Zrange(3)
print zrange is iter(zrange)   

print [i for i in zrange]
print [i for i in zrange]


代碼的運(yùn)行結(jié)果為:

20151026160126302.jpg (510×75)

其實(shí),通過(guò)下面代碼可以看出,list類型也是按照上面的方式,list本身是一個(gè)可迭代對(duì)象,通過(guò)iter()方法可以獲得list的迭代器對(duì)象:

20151026160205229.jpg (624×105)

生成器

在Python中,使用生成器可以很方便的支持迭代器協(xié)議。生成器通過(guò)生成器函數(shù)產(chǎn)生,生成器函數(shù)可以通過(guò)常規(guī)的def語(yǔ)句來(lái)定義,但是不用return返回,而是用yield一次返回一個(gè)結(jié)果,在每個(gè)結(jié)果之間掛起和繼續(xù)它們的狀態(tài),來(lái)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)迭代協(xié)議。

也就是說(shuō),yield是一個(gè)語(yǔ)法糖,內(nèi)部實(shí)現(xiàn)支持了迭代器協(xié)議,同時(shí)yield內(nèi)部是一個(gè)狀態(tài)機(jī),維護(hù)著掛起和繼續(xù)的狀態(tài)。

下面看看生成器的使用:

20151026160220809.jpg (624×157)

在這個(gè)例子中,定義了一個(gè)生成器函數(shù),函數(shù)返回一個(gè)生成器對(duì)象,然后就可以通過(guò)for語(yǔ)句進(jìn)行迭代訪問(wèn)了。

其實(shí),生成器函數(shù)返回生成器的迭代器。 “生成器的迭代器”這個(gè)術(shù)語(yǔ)通常被稱作”生成器”。要注意的是生成器就是一類特殊的迭代器。作為一個(gè)迭代器,生成器必須要定義一些方法,其中一個(gè)就是next()。如同迭代器一樣,我們可以使用next()函數(shù)來(lái)獲取下一個(gè)值。

生成器執(zhí)行流程

下面就仔細(xì)看看生成器是怎么工作的。

從上面的例子也可以看到,生成器函數(shù)跟普通的函數(shù)是有很大差別的。

結(jié)合上面的例子我們加入一些打印信息,進(jìn)一步看看生成器的執(zhí)行流程:

20151026160240659.jpg (624×340)

通過(guò)結(jié)果可以看到:

當(dāng)調(diào)用生成器函數(shù)的時(shí)候,函數(shù)只是返回了一個(gè)生成器對(duì)象,并沒(méi)有 執(zhí)行。
當(dāng)next()方法第一次被調(diào)用的時(shí)候,生成器函數(shù)才開(kāi)始執(zhí)行,執(zhí)行到y(tǒng)ield語(yǔ)句處停止
next()方法的返回值就是yield語(yǔ)句處的參數(shù)(yielded value)
當(dāng)繼續(xù)調(diào)用next()方法的時(shí)候,函數(shù)將接著上一次停止的yield語(yǔ)句處繼續(xù)執(zhí)行,并到下一個(gè)yield處停止;如果后面沒(méi)有yield就拋出StopIteration異常。
生成器表達(dá)式

在開(kāi)始介紹生成器表達(dá)式之前,先看看我們比較熟悉的列表解析( List comprehensions),列表解析一般都是下面的形式。

[expr for iter_var in iterable if cond_expr]

迭代iterable里所有內(nèi)容,每一次迭代后,把iterable里滿足cond_expr條件的內(nèi)容放到iter_var中,再在表達(dá)式expr中應(yīng)該iter_var的內(nèi)容,最后用表達(dá)式的計(jì)算值生成一個(gè)列表。

例如,生成一個(gè)list來(lái)保護(hù)50以內(nèi)的所以奇數(shù):

[i for i in range(50) if i%2]

生成器表達(dá)式是在python2.4中引入的,當(dāng)序列過(guò)長(zhǎng), 而每次只需要獲取一個(gè)元素時(shí),應(yīng)當(dāng)考慮使用生成器表達(dá)式而不是列表解析。生成器表達(dá)式的語(yǔ)法和列表解析一樣,只不過(guò)生成器表達(dá)式是被()括起來(lái)的,而不是[],如下:

(expr for iter_var in iterable if cond_expr)

看一個(gè)例子:

20151026160302973.jpg (624×140)

生成器表達(dá)式并不是創(chuàng)建一個(gè)列表, 而是返回一個(gè)生成器,這個(gè)生成器在每次計(jì)算出一個(gè)條目后,把這個(gè)條目”產(chǎn)生”(yield)出來(lái)。 生成器表達(dá)式使用了”惰性計(jì)算”(lazy evaluation),只有在檢索時(shí)才被賦值(evaluated),所以在列表比較長(zhǎng)的情況下使用內(nèi)存上更有效。

繼續(xù)看一個(gè)例子:

20151026160320783.jpg (624×105)

從這個(gè)例子中可以看到,生成器表達(dá)式產(chǎn)生的生成器,它自身是一個(gè)可迭代對(duì)象,同時(shí)也是迭代器本身。

遞歸生成器

生成器可以向函數(shù)一樣進(jìn)行遞歸使用的,下面看一個(gè)簡(jiǎn)單的例子,對(duì)一個(gè)序列進(jìn)行全排列:

def permutations(li):
 if len(li) == 0:
  yield li
 else:
  for i in range(len(li)):
   li[0], li[i] = li[i], li[0]
   for item in permutations(li[1:]):
    yield [li[0]] + item

for item in permutations(range(3)):
 print item

def permutations(li):
 if len(li) == 0:
  yield li
 else:
  for i in range(len(li)):
   li[0], li[i] = li[i], li[0]
   for item in permutations(li[1:]):
    yield [li[0]] + item
 
for item in permutations(range(3)):
 print item

 生成器的send()和close()方法

生成器中還有兩個(gè)很重要的方法:send()和close()。

send(value):
從前面了解到,next()方法可以恢復(fù)生成器狀態(tài)并繼續(xù)執(zhí)行,其實(shí)send()是除next()外另一個(gè)恢復(fù)生成器的方法。

Python 2.5中,yield語(yǔ)句變成了yield表達(dá)式,也就是說(shuō)yield可以有一個(gè)值,而這個(gè)值就是send()方法的參數(shù),所以send(None)和next()是等效的。同樣,next()和send()的返回值都是yield語(yǔ)句處的參數(shù)(yielded value)

關(guān)于send()方法需要注意的是:調(diào)用send傳入非None值前,生成器必須處于掛起狀態(tài),否則將拋出異常。也就是說(shuō),第一次調(diào)用時(shí),要使用next()語(yǔ)句或send(None),因?yàn)闆](méi)有yield語(yǔ)句來(lái)接收這個(gè)值。

close():
這個(gè)方法用于關(guān)閉生成器,對(duì)關(guān)閉的生成器后再次調(diào)用next或send將拋出StopIteration異常。

下面看看這兩個(gè)方法的使用:

20151026160351797.jpg (690×304)

總結(jié)

本文介紹了Python迭代器和生成器的相關(guān)內(nèi)容。

  • 通過(guò)實(shí)現(xiàn)迭代器協(xié)議對(duì)應(yīng)的__iter__()和next()方法,可以自定義迭代器類型。對(duì)于可迭代對(duì)象,for語(yǔ)句可以通過(guò)iter()方法獲取迭代器,并且通過(guò)next()方法獲得容器的下一個(gè)元素。
  • 像列表這種序列類型的對(duì)象,可迭代對(duì)象和迭代器對(duì)象是相互獨(dú)立存在的,在迭代的過(guò)程中各個(gè)迭代器相互獨(dú)立;但是,有的可迭代對(duì)象本身又是迭代器對(duì)象,那么迭代器就沒(méi)法獨(dú)立使用。
  • itertools模塊提供了一系列迭代器,能夠幫助用戶輕松地使用排列、組合、笛卡爾積或其他組合結(jié)構(gòu)。
  • 生成器是一種特殊的迭代器,內(nèi)部支持了生成器協(xié)議,不需要明確定義__iter__()和next()方法。
  • 生成器通過(guò)生成器函數(shù)產(chǎn)生,生成器函數(shù)可以通過(guò)常規(guī)的def語(yǔ)句來(lái)定義,但是不用return返回,而是用yield一次返回一個(gè)結(jié)果。

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