Python-生成器与迭代器

Python语言

Python

Publish Date: 2019-03-03

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生成器生成想要的数据，可控制循环暂停，迭代器把可迭代的对象转换为生成器。( ⸝⸝⸝•_•⸝⸝⸝ )♡︎♡︎

生成器与迭代器

一. 迭代、列表生成式

1.1 迭代

迭代：如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。Python的for…in循环就是迭代。

list这种数据类型虽然有下标，但很多其他数据类型是没有下标的，但是，只要是可迭代对象，无论有无下标，都可以迭代，比如dict就可以迭代：

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
for key in d:
    print(key)

运行结果：
a
b
c

因为dict、set的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。

默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。

当我们使用for循环时，只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行，而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。

最后一个小问题，如果要对list实现类似Java那样的下标循环怎么办？Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身：

for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
     print(i, value)

运行结果：
0 A
1 B
2 C

1.2 列表生成式

规则：for前面是一个表达式，表示将in后面的元素按照这个表达式进行计算出来后还要看in后面有没有筛选条件，
然后赋值给for…in中间的变量。格式如下：

表达式1 for 变量 in 可迭代对象 [表达式2]

列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

举个例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：

for a in range(1,11):
    print(a)

b = list(range(1,11))    
print(b)


运行结果：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, …, 10x10]怎么做？方法一是循环：

L = []
for x in range(1, 11):
    L.append(x * x)
print(L)

运行结果：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：

a = [x * x for x in range(1, 11)]
print(a)

运行结果：
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

for前面是一个表达式，表示将in后面的元素按照这个表达式进行计算出来后还要看in后面有没有筛选条件，
然后赋值给for...in中间的变量。格式如下：

表达式1 for 变量 in 可迭代对象 [表达式2]

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------------------------------------------------------------------------------------------

1. for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：

a = [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
print(a)

运行结果：
[4, 16, 36, 64, 100]

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2. 还可以使用两层循环，可以生成全排列：

b = [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
print(b)

运行结果：
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

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3. for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如dict的items()可以同时迭代key和value：

d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
a = [k + '=' + v for k, v in d.items()]
print(a)

运行结果：
['x=A', 'y=B', 'z=C']

二. 生成器

参考资料：

《python 生成器和迭代器有这篇就够了》
《Python3 迭代器与生成器》
《Python yield 使用浅析》

什么是生成器？

　　通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

　　所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator

　　生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为，python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回值函数，每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。

　　生成器类似于返回值为数组的一个函数，这个函数可以接受参数，可以被调用，但是，不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组，生成器一次只能产生一个值，这样消耗的内存数量将大大减小，而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值，因此生成器看起来像是一个函数，但是表现得却像是迭代器

python提供了两种生成器基本的方式

生成器函数：也是用def定义的，利用关键字yield一次返回一个结果、阻塞，重新开始

生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在需要的时候才产生结果

2.1 yield、next()、send()

带有yield语句的函数不再是一个普通的函数，而是一个生成器generator，可用于迭代。
yield是一个类似return 的关键字，返回一个值或者表达式，迭代一次遇到yield的时候就返回yield后面（代码块）或者右面（单行）的值，然后暂停。
一个函数正常执行遇到yeild时，yeild返回一个值给函数的调用者，然后在这暂停并记住这个位置（因为此时程序要跳转到调用这个函数的地方 => 因为yeild的返回）！不去执行下一个语句的代码。当程序执行遇到__next__()方法或者next()（Python2用）时，继续执行上次yield的下一个语句直到遇到下一个yield或者该函数结束。
send()和next()的区别就在于send可传递参数给yield表达式，这时候传递的参数就会作为yield表达式的值，而yield的参数是返回给调用者的值，也就是说send可以强行修改上一个yield表达式值。
send()和next()都有返回值，他们的返回值是当前迭代遇到的yield的时候，yield后面表达式的值，其实就是当前迭代yield后面的参数。
for…in 循环中会自动调用 next()。这就说明for…in能够不中断地执行完整个函数。

下面举例子说明：

下面的例子用 a.__next__() 和 print(next(a)) 来说明yeild的返回和暂停

------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------
例1：

def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield 3
    print('step 3')
    yield 5

a = odd()
b = a.__next__()  
print('*****分割线*****')  
print(b) 

print('\n')

c = a.__next__() 
print('*****分割线*****')  
print(c) 


输出：       
step 1
*****分割线*****
1


step 2
*****分割线*****
3

结论：这个时候在yield 1处暂停了（输出step1），并且yield返回了一个值1给a.__next__() 。

2.2 表达式创建生成器

generator保存的是算法，每次调用next(generaotr_ex)就计算出他的下一个元素的值，直到计算出最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

要创建一个generator，有很多种方法，第一种方法很简单，只有把一个列表生成式的[]中括号改为（）小括号，就创建一个generator:

#列表生成式
lis = [x*x for x in range(10)]
print(lis)
#生成器
generator_ex = (x*x for x in range(10))
print(generator_ex)

结果：
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
<generator object <genexpr> at 0x000002A4CBF9EBA0>

　　那么创建lis和generator_ex，的区别是什么呢？从表面看就是[ ]和（）,但是结果却不一样，一个打印出来是列表（因为是列表生成式），而第二个打印出来却是<generator object at 0x000002A4CBF9EBA0>，那么如何打印出来generator_ex的每一个元素呢？

　　如果要一个个打印出来，可以通过 __next__() 获得generator的下一个返回值：

#生成器
generator_ex = (x*x for x in range(10))
print(generator_ex.__next__())
print(generator_ex.__next__())
print(generator_ex.__next__())
print(generator_ex.__next__())
print(generator_ex.__next__())
print(generator_ex.__next__())
print(generator_ex.__next__())
print(generator_ex.__next__())
print(generator_ex.__next__())
print(generator_ex.__next__())
print(generator_ex.__next__())

结果：
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
Traceback (most recent call last):
  File "列表生成式.py", line 42, in <module>
    print(next(generator_ex))
StopIteration

generator保存的是算法，每次调用next(generaotr_ex)就计算出他的下一个元素的值，直到计算出最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误，而且上面这样不断调用是一个不好的习惯，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象。

所以我们创建一个generator后，基本上永远不会调用__next__()，而是通过for循环来迭代，并且不需要关心StopIteration的错误，generator非常强大，如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

#生成器
generator_ex = (x*x for x in range(10))
for i in generator_ex:
    print(i)

结果：
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

2.2 函数创建生成器

如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个生成器。

下面举例子说明：

著名的斐波那契数列，除第一个和第二个数外，任何一个数都可以由前两个相加得到：

1，1，2，3，5，8，13，21，34…..

斐波那契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

#fibonacci数列
def fib(max):
    n,a,b =0,0,1
    while n < max:
        a,b =b,a+b
        n = n+1
        print(a)
    return 'done'

a = fib(6)
print(fib(6))

运行结果：
1
1
2
3
5
8
1
1
2
3
5
8
done

a,b = b ,a+b 其实相当于 t =a+b ,a =b ,b =t ，所以不必写显示写出临时变量t，就可以输出斐波那契数列的前N个数字。

上面我们发现，print(b)每次函数运行都要打印，占内存，所以为了不占内存，我们也可以使用生成器，同样是使用函数，只不过函数中有 yield 语句，所以叫做生成器。但是返回的不再是一个值，而是一个生成器，和上面的例子一样。

那么这样就不占内存了，这里说一下generator和函数的执行流程，函数是顺序执行的，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用__next__()方法的时候执行，遇到yield语句返回，再次被__next__() 调用时候从上次的返回yield语句处继续执行，也就是用多少，取多少，不占内存。如下：

def fib(max):
    n,a,b =0,0,1
    while n < max:
        yield b
        a,b =b,a+b
        n = n+1
    return 'done'

a = fib(6)
print(fib(6))

运行结果：
<generator object fib at 0x000001C03AC34FC0>

下面用3个例子说明用for…in 循环的好处，但是拿不到return 语句的返回值，那么就会报错，所以为了不让报错，就要进行异常处理，拿到返回值，如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，而返回值包含在StopIteration的value中。

1. 使用__next__()方法到最后一个的下一个时会报错。

def fib(max):
    n,a,b =0,0,1
    while n < max:
        yield b
        a,b =b,a+b
        n = n+1
    return 'done'

a = fib(6)
print(fib(6))
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print("可以顺便干其他事情")
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())

结果：
<generator object fib at 0x01058B70>
1
1
2
可以顺便干其他事情
3
5
8
Traceback (most recent call last):       //看到报错，并且 StopIteration: done
  File "3.py", line 18, in <module>
    print(a.__next__())
StopIteration: done

------------------------------------------------------------------------------------------
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2. 在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，
   不然就会产生一个无限数列出来。把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个
   返回值，而是直接使用for循环来迭代，但是拿不到return 语句的返回值：

def fib(max):
    n,a,b =0,0,1
    while n < max:
        yield b
        a,b =b,a+b
        n = n+1
    return 'done'
for i in fib(6):
    print(i)

结果：
1
1
2
3
5
8             //程序没报错，但是拿不到return返回的值。

------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------

3. 如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

def fib(max):
    n,a,b =0,0,1
    while n < max:
        yield b
        a,b =b,a+b
        n = n+1
    return 'done'
g = fib(6)
while True:
    try:
        x = next(g)
        print('generator: ',x)
    except StopIteration as e:
        print("生成器返回值：",e.value)
        break


结果：
generator:  1
generator:  1
generator:  2
generator:  3
generator:  5
generator:  8
生成器返回值： done      //拿到了return的返回值！

三. 迭代器

迭代就是循环，迭代器功能是把一个可迭代的对象转换为生成器。因为生成器本身就是可迭代的。
迭代器包含有next方法的实现，在正确的范围内返回期待的数据以及超出范围后能够抛出StopIteration的错误停止迭代。

可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型：如list,tuple,dict,set,str等；

一类是generator：包括生成器和带yield的generator 函数。

3.1 可迭代对象

这些可以直接作用于for 循环的对象统称为可迭代对象：Iterable
可以使用 isinstance() 判断一个对象是否为可Iterable对象！

查阅：[Python isinstance() 函数]

语法

isinstance(object, classinfo)

参数
object – 实例对象。
classinfo – 可以是直接或间接类名、基本类型或者由它们组成的元组。

返回值
如果两个参数类型（classinfo）相同则返回 True，否则返回 False。

3.2 迭代器

一个实现了iter方法的对象时可迭代的，一个实现next方法的对象是迭代器
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象

所以，整体的流程为：

使用isinstance()判断一个对象是否为Iterable对象（可迭代对象），语法为isinstance(对象,Iterable)。返回Ture/False。
如果返回 Ture，使用 iter(可迭代对象) 即可得到返回值为生成器的东西。
然后就可以把这个返回值作为生成器去尽情的使用了。

查阅：[Python iter() 函数]

总结：

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable（可迭代对象），却不是Iterator（迭代器）。

iter()返回值是迭代器对象。

举例子：

from collections.abc import Iterable,Iterator
print(isinstance('abc', Iterable))
print(isinstance([], Iterable))
print(isinstance({}, Iterable))
print(isinstance((x for x in range(10)), Iterable))
print(isinstance(100, Iterable))

print('\n')

print(isinstance((x for x in range(10)), Iterator))
print(isinstance([], Iterator))
print(isinstance({}, Iterator))
print(isinstance('abc', Iterator))

print('\n')

print(isinstance(iter([]), Iterator))
print(isinstance(iter('abc'), Iterator))

运行结果：
True
True
True
True
False


True
False
False
False


True
True