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基础知识回顾：迭代器和生成器

2024-09-01 00:47:33   220人阅读

迭代器

容器是用来储存元素的一种数据结构，将所有数据保存在内存中，在Python中典型的容器有:str,tuple,list,dict。大部分容器都是可迭代的，还有其他一些对象也可以迭代，例如文件对象及管道对象等。能被迭代的对象都称为可迭代对象（Iteratbles)，可迭代对象除了被for循环调用，还有sum(),min(),max()等。迭代器对象是支持迭代器协议的对象，在Python中，支持迭代器协议就是能够实现对象的__iter__()和next()方法，其中__iter__()方法返回迭代器对象本身；next()方法返回迭代器对象的下一个元素，在结尾时引发StopIteration异常。

 

技术分享

1.认识迭代器

 1 >>> x = [1,2,3]
 2 >>> y = iter(x)
 3 >>> y
 4 <listiterator object at 0x02FF39D0>
 5 >>> next(y)
 6 1
 7 >>> next(y)
 8 2
 9 >>> next(y)
10 3
11 >>> next(y)
12 
13 Traceback (most recent call last):
14   File "<pyshell#33>", line 1, in <module>
15     next(y)
16 StopIteration
17 >>> type(x)
18 <type ‘list‘>
19 >>> type(y)
20 <type ‘listiterator‘>
21 
22 >>> list1 = [1,2,3]
23 >>> for i in range(len(list1)):
24     print list1[i]
25 
26     
27 1
28 2
29 3
30 >>> for i in list1:
31     print i
32 
33     
34 1
35 2
36 3
37 >>> (i for i in list1)          #生成器表达式  
38 <generator object <genexpr> at 0x030FEB70>
39 >>> [ i for i in list1]         #列表倒推式
40 [1, 2, 3]

 

 2.自定义迭代器

 1 class MyRange(object):
 2       def __init__(self, n):
 3           self.idx = 0
 4           self.n = n
 5 
 6       def __iter__(self):
 7           return self
 8 
 9       def next(self):
10          if self.idx < self.n:
11              val = self.idx
12              self.idx += 1
13              return val
14          else:
15              raise StopIteration()
16 
17 myRange = MyRange(3) 
18 
19 print myRange is iter(myRange)  #说明myRange既是一个可迭代对象，也是一个迭代器对象（迭代器的实例对象），迭代器对象 = iter（可迭代对象）
20 print [i for i in myRange]
21 print [i for i in myRange]

运行结果：

True
[0, 1, 2]
[]

像列表这种序列类型的对象，可迭代对象和迭代器对象是相互独立存在的，在迭代的过程中各个迭代器相互独立；但是，有的可迭代对象本身又是迭代器对象，那么迭代器就没法独立使用，改进后：

 1 #可迭代对象
 2 class MyRangeIterable:
 3     def __init__(self, n):
 4         self.n = n
 5  
 6     def __iter__(self):
 7         return MyRangeItertor(self.n)
 8 
 9 #迭代器对象
10 class MyRangeItertor(object):
11     def __init__(self, n):
12         self.idx = 0
13         self.n = n
14  
15     def __iter__(self):
16         return self
17  
18     def next(self):
19         if self.idx < self.n:
20             val = self.idx
21             self.idx += 1
22             return val
23         else:
24             raise StopIteration()
25 
26 myRange = MyRangeIterable(3)  
27 print myRange is iter(myRange)   #说明myRange只是一个可迭代对象
28 print [i for i in myRange]
29 print [i for i in myRange]

 运行结果：

False
[0, 1, 2]
[0, 1, 2]


生成器

生成器其实就是一种特殊的迭代器。

语法上和函数类似：生成器函数和常规函数几乎是一样的。生成器使用yield语句返回一个值，而常规函数使用return语句返回一个值
自动实现迭代器协议：对于生成器可以调用它的iter和next方法，并且，在没有值可以返回的时候，生成器自动产StopIteration异常
状态挂起：生成器用yield语句返回一个值。yield语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，以便下次在它离开的地方继续执行。

在Python中有两种类型的生成器：生成器函数以及生成器表达式。生成器函数就是包含yield参数的函数。生成器表达式与列表倒推式类似。

 1 #普通函数完成的求平方
 2 >>> def gensquares(N):
 3         res = []
 4         for i in range(N):
 5         　　res.append(i*i)
 6         return res
 7    
 8 >>> for item in gensquares(5):
 9     　　print item
10   
11 0 1 4 9 16
12 
13 #生成器函数
14 >>> def gensquares(N):
15         for i in range(N):
16          　　yield i ** 2
17          
18 >>> for item in gensquares(5):
19         print item
20         
21 0 1 4 9 16
22 
23 #列表倒推式
24 >>> squares = [x**2 for x in range(5)]
25 >>> squares
26 [0, 1, 4, 9, 16]
27 
28 #生成器表达式
29 >>> squares = (x**2 for x in range(5))
30 >>> squares
31 <generator object at 0x00B2EC88>
32 >>> next(squares)
33 0
34 >>> next(squares)
35 1
36 >>> next(squares)
37 4
38 >>> list(squares)    #生成器只能遍历一次，所以只能输出余下的值
39 [9, 16]

 

总结：

1.迭代对象自动调用迭代协议，迭代对象除了被for循环调用，还有sum(),min(),max()等
2.生成器是一种特殊迭代器，且只能遍历一次
3.使用生成器的好处除了延迟计算，每次只返回一个值，节省内存外，还代码简洁可读性好。

 

基础知识回顾：迭代器和生成器


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