Python中的迭代器与生成器

在Python中存在两种好用的功能：迭代器与生成器。以list容器为例，在使用该容器迭代一组数据时，必须事先将所有数据存储到容器中，才能开始迭代；而生成器却不同，它可以实现在迭代的同时生成元素。

也就是说，对于可以用某种算法推算得到的多个数据，生成器并不会一次性生成它们，而是什么时候需要，才什么时候生成。

迭代器

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。

Python中迭代器协议主要用到了两个魔法方法：__iter__(),__next__()

• __iter__()方法创建一个具有__next__()方法的迭代器对象

• __next__()方法返回下一个迭代器对象

只具有迭代操作的生成器，也是属于迭代器的。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：

>>> list=[1, 2, 3, 4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> for x in it:
>>>     print (x, end=" ")
1 2 3 4

创建迭代器

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__()。

__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：

class MyNumbers:def __iter__(self):self.a = 1return selfdef __next__(self):x = self.aself.a += 1return xmyclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
for x in myiter:print(x)

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：

class MyNumbers:def __iter__(self):self.a = 1return selfdef __next__(self):if self.a <= 20:x = self.aself.a += 1return xelse:raise StopIterationmyclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
for x in myiter:print(x)

生成器

生成器（generator）从字面意思上理解，就是循环计算的操作方式。在Python中，提供一种可以边循环边计算的机制。

生成器是解决使用序列存储大量数据时，内存消耗大的问题，而且可以避免不必要的计算，带来性能上的提升。我们可以根据存储数据的某些规律，演算为算法，在循环过程中通过计算得到，这样可以不用创建完整序列，从而大大节省占用空间。

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。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

实现生成器的两种方式

第一种方法：把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个生成器。

>>> L=[x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x00000236B9435C10>

这里一定要注意把[]改成()后，不是生成一个tuple，而是生成一个generator。

第二种方法：在函数中使用yield关键字，函数就变成了一个生成器。调用该函数，就等于创建了一个生成器对象。

函数里有了yield后，执行到yield就会停住，当需要再往下算时才会再往下算。所以生成器函数即使是有无限循环也没关系，它需要算到多少就会算多少，不需要就不往下算。

一个生成器，主要是通过循环反复调用next()方法，直到捕获异常。

来一个例子说明一下生成器的用法：

def intNum():print("开始执行")for i in range(5):yield iprint("继续执行")
num = intNum()

和普通函数不同，intNum() 函数的返回值用的是yield关键字，而不是return关键字，此类函数就称为生成器函数。调用生成器函数，就可以创建一个 num 生成器对象。

生成器的使用有三种方法：

#调用 next() 内置函数
print(next(num))#调用 __next__() 方法
print(num.__next__())#通过for循环遍历生成器
for i in num: print(i)

程序执行结果：

开始执行
0
继续执行
1
继续执行
2
继续执行
3
继续执行
4
继续执行

程序的执行流程：

1. 首先，在创建有num生成器的前提下，通过其调用next()内置函数，会使 Python 解释器开始执行 intNum() 生成器函数中的代码，因此会输出“开始执行”，程序会一直执行到yield i，而此时的 i=0，因此 Python 解释器输出“0”。由于受到 yield 的影响，程序会在此处暂停。

2. 然后，我们使用 num 生成器调用 __next__() 方法，该方法的作用和 next() 函数完全相同（事实上，next() 函数的底层执行的也是 __next__() 方法），它会是程序继续执行，即输出“继续执行”，程序又会执行到yield i，此时 i=1，因此输出“1”，然后程序暂停。

3. 最后，我们使用for循环遍历num生成器，之所以能这么做，是因为for循环底层会不断地调用next()函数，使暂停的程序继续执行，因此会输出后续的结果。

4. 如果此时再调用next()函数，此时程序会报错，因为生成器执行完毕后辉捕捉异常。

Traceback (most recent call last):File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3418, in run_codeexec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)File "<ipython-input-40-c3aa4ea10659>", line 1, in <module>next(num)
StopIteration

因此，带yield的函数具体内部执行操作为：

yield方法：相当于return作用，程序遇到yield则直接中止后续步骤；

当再次调用生成器时，next()方法会唤醒，并继续执行yield后续步骤；

还可以调用send()方法，可以唤醒，并传入一个值，继续执行yield后续步骤。

生成器是可迭代的，每一次只可读一次。因此常常与for循环一起组合使用。

生成器案例

案例1：“生成器是解决使用序列存储大量数据时，内存消耗大的问题”的代码证明：

import sysdef test(n):    print("start")    while n > 0:        yield n        n-=1    print("end")a = [x for x in range(1000)]
b= test(1000)
print("a内存大小：",sys.getsizeof(a))
print("b内存大小：",sys.getsizeof(b))

程序执行结果：

a内存大小： 9016
b内存大小： 112

案例2：使用函数生成器打印斐波那契数列。

def fib(length):a, b = 0, 1n = 0while n < length:yield ba, b = b, a + bn += 1return '没有更多的元素了'

程序执行结果：

>>> g = fib(8)
>>> for i in g: print(i)
1
1
2
3
5
8
13
21

案例3：send()方法

def gen():i = 0while i < 5:temp = yield iprint('temp:', temp)i += 1return '没有更多的元素'>>> g = gen()
>>> print(g.send(None))
>>> n1 = g.send('起点')
>>> print('n1', n1)
>>> n2 = g.send('发展')
>>> print('n2', n2)
0
temp: 起点
n1 1
temp: 发展
n2 2

案例4：应用多任务

先设置两个虚拟的任务函数

def task1(n):for i in range(n):print('正在搬第{}块砖!'.format(i))def task2(n):for i in range(n):print('正在听第{}首歌!'.format(i))

现在分别执行这两个任务：

>>>  task1(10)
>>>  task2(5)正在搬第0块砖!
正在搬第1块砖!
正在搬第2块砖!
正在搬第3块砖!
正在搬第4块砖!
正在搬第5块砖!
正在搬第6块砖!
正在搬第7块砖!
正在搬第8块砖!
正在搬第9块砖!
正在听第0首歌!
正在听第1首歌!
正在听第2首歌!
正在听第3首歌!
正在听第4首歌!

可以看到，任务并不是交替执行的（非多任务），而是先执行完一个任务，再执行下一个任务。现在用生成器来变成多任务执行。

>>> g1 = task1(10)
>>> g2 = task2(5)
>>> while True:
>>>    g1.__next__()
>>>    g2.__next__()正在搬第0块砖!
正在听第0首歌!
正在搬第1块砖!
正在听第1首歌!
正在搬第2块砖!
正在听第2首歌!
正在搬第3块砖!
正在听第3首歌!
正在搬第4块砖!
正在听第4首歌!
正在搬第5块砖!
Traceback (most recent call last):File "task.py", line 16, in <module>g2.__next__()
StopIteration

报错用异常捕捉处理一下：

>>> g1 = task1(10)
>>> g2 = task2(5)
>>> while True:
>>>    try:
>>>       g1.__next__()
>>>       g2.__next__()
>>>    except:
>>>       pass正在搬第0块砖!
正在听第0首歌!
正在搬第1块砖!
正在听第1首歌!
正在搬第2块砖!
正在听第2首歌!
正在搬第3块砖!
正在听第3首歌!
正在搬第4块砖!
正在听第4首歌!
正在搬第5块砖!
正在搬第6块砖!
正在搬第7块砖!
正在搬第8块砖!
正在搬第9块砖!

可迭代对象 VS 迭代器

可迭代对象（Iterable）是可以直接作用于for循环的对象。包括集合数据类型（list、tuple、dict、set、str等）和生成器（generator）。可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象。

>>>from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

迭代器（Iterator）表示的是一个数据流。Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]),Iterator)
True
>>> isinstance( iter('abc'),Iterator)
True

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:pass

实际上完全等价于：

it= iter([1，2，3，4，5])  # 获得Iterator对象
while True:try:x = next(it)  # 获得下一个值except StopIteration:break  # 遇到StopIteration就退出循环

itertools模块

python的内置模块itertools提供了用于操作迭代对象的函数，非常方便实用。举一个例子：

islice(iterable, [start], stop, [step])

创建一个迭代器，生成项的方式类似于切片返回值：iterable[start:stop:step]，将跳过前start个项，迭代在stop所指定的位置停止，step指定用于跳过项的步幅。与切片不同，负值不会用于任何**start**，**stop**和**step**，如果省略了start，迭代将从0开始，如果省略了step，步幅将采用1。

举个例子：

from itertools import islicedef fib():a, b = 0, 1while True:yield aa, b = b, a + b>>> f = fib()
>>> print(list(islice(f, 10)))
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]