python 迭代器与生成器

迭代器

迭代是访问集合元素的一种方式，迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束，迭代器只能往前不会后退。

可迭代对象

我们已经知道可以对list、tuple、str等类型的数据使用 for...in... 的循环语法从其中依次拿到数据进行使用，我们把这样的过程称为遍历，也叫迭代。

    

 

判断一个东西是否可以迭代，导入 Iterable，当是Iterable的子类时，则可以迭代。使用isinstance()方法

 

那类对象是否可以迭代，创建一个 demo 测试一下

和数字类型一样运行报错   'Classmate' object is not iterable         

 

 

那如果想让一个类对象可以被迭代呢？我们只要在类里实现 __iter__方法即可

此时程序依然报错，但是报错内容为，iter() 方法返回 None 

 

我们使用 Iterable 验证一下，结果很明显，说明实现了 iter方法的类对象是 可迭代的对象

           

         

 

此时我们解决 Iter() 方法 返回值报错问题：

当使用for 循环迭代一个类对象时，

1.首先判断该对象是否可以被迭代（即，对象的类中是否实现了__Iter__方法）

2.继续判断 __Iter__方法是否返回一个迭代器（返回一个类对象，实现该对象的类中必须有__Iter__和 __next__ 方法 ）

3.然后调用iter函数(不是__iter__方法)，得到迭代器（对象），继续调用next函数，此函数会调用迭代器的__next__方法，

   __next__方法return的值，就是     for temp in 对象 的 temp值 ，每for循环一次，调用一次__next__方法

 

使用 Iterator 验证 classmate_iterator 对象，返回True，说明 对象的一个迭代器

                    运行结果：

 

使用next方法迭代对应的迭代器对象，即返回迭代器 __next__方法的返回值

                  运行结果：

 

上述验证使用的init()方法和next()方法都会被for循环调用，此时我们为了将可迭代对象的对应属性传递到迭代器，

在__init__方法中传递self

                运行结果：

 

最后我们优化上述代码，将可迭代对象和迭代器放在同一个类中，即同时实现__iter__和__next__方法

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
 
 
class Classmate(object):
    def __init__(self):
        self.names = list()
        self.current_num = 0  # 计数器
 
    def add(self, name):
        self.names.append(name)
 
    def __iter__(self):
        """可迭代的对象，即可以使用 for，必须实现 Iter() 方法"""
        return self
 
    def __next__(self):
        if self.current_num < len(self.names):  # 防止越界
            ret = self.names[self.current_num]
            self.current_num += 1
            return ret
        # 当if条件不成立时，默认继续返回None值，使用StopIteration 结束迭代
        else:
            raise StopIteration
 
 
classmate = Classmate()
classmate.add("老王")
classmate.add("王二")
classmate.add("张三")
 
for name in classmate:
    print(name)

 

如果一个对象是迭代器，它一定是可迭代，对应的，如果一个对象是可迭代的，那它不一定是迭代器。

 

迭代器的作用：

下面两种代码均可实现得到前10位的斐波那契数列

而更推荐使用第二种迭代器，因为代码占用内存更小，保存的是生成的方式，需要时在使用，而不是保存生成的结果

nums = list()
 
a = 0 
b = 1
i = 0
while i < 10:
    nums.append(a)
    a, b = b, a+b
    i += 1
 
 
for num in nums:
    print(num)

class Fibonacci(object):
    def __init__(self, all_num):
        self.all_num = all_num
        self.current_num = 0
        self.a = 0
        self.b = 1
 
    def __iter__(self):
        return self
 
    def __next__(self):
        if self.current_num < self.all_num:
            ret = self.a
        
            self.a, self.b = self.b, self.a+self.b
            self.current_num += 1
 
            return ret
        else:
            raise StopIteration
 
 
fibo = Fibonacci(10)
 
 
for num in fibo:
    print(num)

 

我们进行数据类型转换时，也是利用迭代器的过程

生成一个空列表，然后进行迭代打印输出

 

 

生成器

特殊的迭代器（不需要iter next方法）

创建生成器

使用列表推导式生成一个列表，如下图

将中括号换成小括号，nums为一个对象，这就是生成器

此时我们就可以迭代nums

两者比较，一种是返回数据，一种是返回生成数据的方式，即节省空间。

 

第二种创建生成器的方式（常用）

定义一个函数，当 yield 存在时， 函数则为 生成器

如下例生成前三位的斐波那契数列数列，函数中存在 yield，此时 函数为一个生成器的模板，调用函数的返回值 obj 是一个 生成器。

运行过程：

使用for循环迭代 obj ，循环时，从上往下依次执行，当执行到 yield 语句是，将 yield 后的 a 的值赋予 num，执行暂停，打印输出 num，结束第一次循环，第二次循环，直接从 yield语句下方执行，当再次碰到 yield语句时，重复上述过程，直到运行结束

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
 
def create_num(all_num):
    print("----1---")
    # a = 0
    # b = 1
    a, b = 0, 1
    current_num = 0
    while current_num < all_num:
        print("----2---")
        # print(a)
        yield a  # 如果一个函数中有yield语句，那么这个就不在是函数，而是一个生成器的模板
        print("----3---")
        a, b = b, a+b
        current_num += 1
        print("----4---")
 
# 如果在调用create_num的时候，发现这个函数中有yield那么此时，不是调用函数，而是创建一个生成器对象
obj = create_num(3)
 
for num in obj:
   print(num)
 

运行结果：

 

当生成器模板有 return 返回值时，需要在结束异常时，使用value 得到 返回值

def create_num(all_num):
    # a = 0
    # b = 1
    a, b = 0, 1
    current_num = 0
    while current_num < all_num:
        # print(a)
        yield a  # 如果一个函数中有yield语句，那么这个就不在是函数，而是一个生成器的模板
        a, b = b, a+b
        current_num += 1
    return "ok...."
 
obj = create_num(5)
 
while True:
    try:
        ret = next(obj)
        print(ret)
    except Exception as ret:   # 捕获异常
        print(ret.value)       # 对应 return 的值
        break

 

我们除了可以使用next()函数来唤醒生成器继续执行外，还可以使用send()函数来唤醒执行，使用send()函数的一个好处是可以唤醒的同时向断点处传入一个附加数据。

send()方法yield a 的值对应 send()方法传递的参数 

               结果：  

不可以将send放在第一次，程序会报错，因为程序从最上面执行，没有值接收传递的参数

 

总结一下，迭代器的一大特点，可以用极小的空间、代码生成想要的数据

生成器的一大特点，yield --------- 可以让一个函数暂停执行，并且每次调用的值依旧保存，下次调用可以继续使用