python迭代器与生成器详解

迭代器与生成器

迭代器(iterator)与生成器(generator)是 Python 中比较常用又很容易混淆的两个概念,今天就把它们梳理一遍,并举一些常用的例子。

for 语句与可迭代对象(iterable object):

for i in [1, 2, 3]:
print(i)

  

obj = {"a": 123, "b": 456}
for k in obj:
print(k)
 

一、迭代器

这些可以用在 for 语句进行循环的对象就是可迭代对象。除了内置的数据类型(列表、元组、字符串、字典等)可以通过 for 语句进行迭代,我们也可以自己创建一个容器,包含一系列元素,可以通过 for 语句依次循环取出每一个元素,这种容器就是迭代器(iterator)

除了用 for 遍历,迭代器还可以通过 next() 方法逐一读取下一个元素。要创建一个迭代器有3种方法,其中前两种分别是:

  1. 为容器对象添加 __iter__() 和 __next__() 方法(Python 2.7 中是 next());__iter__() 返回迭代器对象本身 self__next__() 则返回每次调用 next() 或迭代时的元素;
  2. 内置函数 iter() 将可迭代对象转化为迭代器
    ita = iter([1, 2, 3])
    print(type(ita)) print(next(ita))
    print(next(ita))
    print(next(ita)) # Create iterator Object
    class Container:
    def __init__(self, start = 0, end = 0):
    self.start = start
    self.end = end
    def __iter__(self):
    print("[LOG] I made this iterator!")
    return self
    def __next__(self):
    print("[LOG] Calling __next__ method!")
    if self.start < self.end:
    i = self.start
    self.start += 1
    return i
    else:
    raise StopIteration()
    c = Container(0, 5)
    for i in c:
    print(i)

     

 

创建迭代器对象的好处是当序列长度很大时,可以减少内存消耗,因为每次只需要记录一个值即刻(经常看到人们介绍 Python 2.7 的 range 函数时,建议当长度太大时用 xrange 更快,在 Python 3.5 中已经去除了 xrange 只有一个类似迭代器一样的 range)。

二、生成器

前面说到创建迭代器有3种方法,其中第三种就是生成器(generator)

生成器通过 yield语句快速生成迭代器,省略了复杂的 __iter__() & __next__() 方式:

 
def container(start, end):
while start < end:
yield start
start += 1
c = container(0, 5)
print(type(c))
print(next(c))
next(c)
for i in c:
print(i)

简单来说,yield 语句可以让普通函数变成一个生成器,并且相应的 __next__() 方法返回的是 yield 后面的值。

一种更直观的解释是:程序执行到 yield 会返回值并暂停,再次调用 next() 时会从上次暂停的地方继续开始执行:

def gen():
yield 5
yield "Hello"
yield "World"
yield 4
for i in gen():
print(i)
5
Hello
World
4
 
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