• python 可迭代对象、迭代器、生成器


    一、可迭代对象(iterable)

    现在,我们已经获得了一个新线索,有一个叫做“可迭代的”概念

    首先,我们从报错来分析,好像之所以1234不可以for循环,是因为它不可迭代。那么如果“可迭代”,就应该可以被for循环了。

    这个我们知道呀,字符串、列表、元组、字典、集合都可以被for循环,说明他们都是可迭代的

    我们怎么来证明这一点呢?

    from collections import Iterable
                                 
    l = [1,2,3,4]                
    t = (1,2,3,4)                
    d = {1:2,3:4}                
    s = {1,2,3,4}                
                                 
    print(isinstance(l,Iterable))
    print(isinstance(t,Iterable))
    print(isinstance(d,Iterable))
    print(isinstance(s,Iterable))

    结合我们使用for循环取值的现象,再从字面上理解一下,其实迭代就是我们刚刚说的,可以将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来”,就叫做迭代

    二、迭代器(iterator)

    从第一点可以看到我们常用的字符串、列表和字典都是可迭代对象,但是可迭代对象除了那些,还包括了迭代器

    结论:

    • 可迭代对象包含迭代器
    • 定义可迭代对象,必须实现__iter__()方法;定义迭代器,必须实现__iter__()和__next__()方法。

    下面以列表举个栗子,列表是可迭代对象,所以可以用__iter__()方法,查看返回值,发现该返回值也是可迭代对象,也就是说列表是可迭代对象,列表执行完__iter__()方法后也是可迭代对象,那么可以猜得到那个返回值应该就是迭代器了,然后执行__next__()方法果然可以从里面取值

    from collections import Iterable
    
    l = [1,2,3,4]
    
    l_iter = l.__iter__()
    
    print(type(l_iter))        #<class 'list_iterator'>
    print(isinstance(l,Iterable))    #true
    print(isinstance(l_iter,Iterable))    #true
    
    item = l_iter.__next__()
    print(item)        #1
    item = l_iter.__next__()
    print(item)        #2
    item = l_iter.__next__()
    print(item)        #3
    item = l_iter.__next__()
    print(item)        #4
    item = l_iter.__next__()
    print(item)        #StopIteration

    三、生成器(generator)

    生成器其实是一种特殊的迭代器,不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写__iter__()__next__()方法了,只需要一个yiled关键字。 生成器一定是迭代器(反之不成立),因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。用生成器来实现斐波那契数列的例子是:

    def fib(max):
        n, prev, curr = 0, 0, 1
        while n<max:
            yield curr
            prev, curr = curr, curr + prev
            n += 1
    
    F = fib(10)
    # print(type(F))  <class 'generator'>
    
    #第一种取值方式
    x = next(F)
    print(x)
    x = next(F)
    print(x)
    x = next(F)
    print(x)
    y = F.__next__()
    print(y)
    y = F.__next__()
    print(y)
    y = F.__next__()
    print(y)
    
    #第二种取值方式
    for _ in F:
        print(_)

    上面的命令执行后,生成1、1、2、......、55的一共10个值,第一种取值方式生成了六个值,然后就好像固定住了,第二种方式从第七个值开始取,懒加载应该就是这个意思了。

    生成器特殊的地方在于函数体中没有return关键字,函数的返回值是一个生成器对象。当执行F = fib(10)返回的是一个生成器对象,此时函数体中的代码并不会执行,只有显示或隐示地调用next或者for循环的时候才会真正执行里面的代码。

    四、生成器表达式(generator expression)

    生成器表达式是列表推倒式的生成器版本,看起来像列表推导式,但是它返回的是一个生成器对象而不是列表对象。

    a = (x for x in range(10))
    print(a)

    以及

    def fib(n):
        m, a, b = 0, 0, 1
        while m < n:
            yield b
            a, b = b, a+b
            m += 1
    
    a = (x for x in fib(10))
    print(a)
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