python3 迭代器与生成器
迭代器
迭代是Python最强大的功能之一,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。
迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next()。
字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器:
实例(Python 3.0+)
迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历:
实例(Python 3.0+)
list=[1,2,3,4] it = iter(list) # 创建迭代器对象 for x in it: print (x, end=" ")
执行以上程序,输出结果如下:
1 2 3 4
也可以使用 next() 函数:
实例(Python 3.0+)
import sys # 引入 sys 模块 list=[1,2,3,4] it = iter(list) # 创建迭代器对象 while True: try: print (next(it)) except stopiteration: sys.exit()
执行以上程序,输出结果如下:
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创建一个迭代器
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。
如果你已经了解的面向对象编程,就知道类都有一个构造函数,Python 的构造函数为 __init__(), 它会在对象初始化的时候执行。
更多内容查阅:Python入门示例系列21 面向对象(初级)
__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象, 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 stopiteration 异常标识迭代的完成。
__next__() 方法(Python 2 里是 next())会返回下一个迭代器对象。
创建一个返回数字的迭代器,初始值为 1,逐步递增 1:
实例(Python 3.0+)
class MyNumbers: def __iter__(self): self.a = 1 return self def __next__(self): x = self.a self.a += 1 return x myclass = MyNumbers() myiter = iter(myclass) print(next(myiter)) print(next(myiter)) print(next(myiter)) print(next(myiter)) print(next(myiter))
执行输出结果为:
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stopiteration
stopiteration 异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 stopiteration 异常来结束迭代。
在 20 次迭代后停止执行:
实例(Python 3.0+)
class MyNumbers: def __iter__(self): self.a = 1 return self def __next__(self): if self.a <= 20: x = self.a self.a += 1 return x else: raise stopiteration myclass = MyNumbers() myiter = iter(myclass) for x in myiter: print(x)
执行输出结果为:
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生成器
在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。
跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
以下实例使用 yield 实现斐波那契数列:
实例(Python 3.0+)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
示例 使用 yield 实现斐波那契数列
def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b # 使用 yield # print b a, b = b, a + b n = n + 1 for n in fab(5): print n
简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable 对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。
也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法(因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法),这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程:
>>>f = fab(5) >>> f.next() 1 >>> f.next() 1 >>> f.next() 2 >>> f.next() 3 >>> f.next() 5 >>> f.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> stopiteration
当函数执行结束时,generator 自动抛出 stopiteration 异常,表示迭代完成。在 for 循环里,无需处理 stopiteration 异常,循环会正常结束。
我们可以得出以下结论:
一个带有 yield 的函数就是一个 generator,它和普通函数不同,生成一个 generator 看起来像函数调用,但不会执行任何函数代码,直到对其调用 next()(在 for 循环中会自动调用 next())才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行,但每执行到一个 yield 语句就会中断,并返回一个迭代值,下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。
yield 的好处是显而易见的,把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力,比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值,不仅代码简洁,而且执行流程异常清晰。
REF
https://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html
https://www.runoob.com/w3cnote/python-yield-used-analysis.html
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