先說(shuō)迭代器，對(duì)于string、list、dict、tuple等這類(lèi)容器對(duì)象，使用for循環(huán)遍歷是很方便的。在后臺(tái)for語(yǔ)句對(duì)容器對(duì)象調(diào)用iter()函數(shù)，iter()是python的內(nèi)置函數(shù)。iter()會(huì)返回一個(gè)定義了next()方法的迭代器對(duì)象，它在容器中逐個(gè)訪問(wèn)容器內(nèi)元素，next()也是python的內(nèi)置函數(shù)。在沒(méi)有后續(xù)元素時(shí)，next()會(huì)拋出一個(gè)StopIteration異常，通知for語(yǔ)句循環(huán)結(jié)束。比如：
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>>> s = 'abc'>>> it = iter(s)>>> it<str_iterator object at 0x7f71fefe9d68>>>> next(it)'a'>>> next(it)'b'>>> next(it)'c'>>> next(it)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration |
上面說(shuō)的都是python自帶的容器對(duì)象，它們都實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的迭代器方法，那如果是自定義類(lèi)需要遍歷怎么辦？方法很簡(jiǎn)單，對(duì)這個(gè)類(lèi)AClass，實(shí)現(xiàn)一個(gè)__iter__(self)方法，使其返回一個(gè)帶有__next__(self)方法的對(duì)象就可以了。如果你在AClass剛好也定義了__next__(self)方法（一般使用迭代器都會(huì)定義），那在__iter__里只要返回self就可以。廢話少說(shuō)，先上代碼：
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class Fib(object): def __init__(self, max): super(Fib, self).__init__() self.max = max def __iter__(self): self.a = 0 self.b = 1 return self def __next__(self): fib = self.a if fib > self.max: raise StopIteration self.a, self.b = self.b, self.a + self.b return fibdef main(): fib = Fib(100) for i in fib: print(i)if __name__ == '__main__': main() |
簡(jiǎn)單講下代碼會(huì)干什么，定義了一個(gè)Fib類(lèi)，用于生成fibonacci序列。用for遍歷時(shí)會(huì)逐個(gè)打印生成的fibonacci數(shù)，max是生成的fibonacci序列中數(shù)字大小的上限。
在類(lèi)的實(shí)現(xiàn)中，定義了一個(gè)__iter__(self)方法，這個(gè)方法是在遍歷時(shí)被iter()調(diào)用，返回一個(gè)迭代器。因?yàn)樵诒闅v的時(shí)候，是直接調(diào)用的python內(nèi)置函數(shù)iter()，由iter()通過(guò)調(diào)用__iter__(self)獲得對(duì)象的迭代器。有了迭代器，就可以逐個(gè)遍歷元素了。而逐個(gè)遍歷的時(shí)候，也是使用內(nèi)置的next(）函數(shù)通過(guò)調(diào)用對(duì)象的__next__(self)方法對(duì)迭代器對(duì)象進(jìn)行遍歷。所以要實(shí)現(xiàn)__iter__(self)和__next__(self)。而且因?yàn)閷?shí)現(xiàn)了__next__(self)，所以在實(shí)現(xiàn)__iter__(self)的時(shí)候，直接返回self就可以。
為了更好理解，我再簡(jiǎn)單重復(fù)下上面說(shuō)的那一段：在循環(huán)遍歷自定義容器對(duì)象時(shí),會(huì)使用python內(nèi)置函數(shù)iter()調(diào)用遍歷對(duì)象的__iter__(self)獲得一個(gè)迭代器,之后再循環(huán)對(duì)這個(gè)迭代器使用next()調(diào)用迭代器對(duì)象的__next__(self)。__iter__只會(huì)被調(diào)用一次,而__next__會(huì)被調(diào)用 n 次。
下面說(shuō)生成器。
生成器（Generator）是創(chuàng)建迭代器的簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的工具。它們寫(xiě)起來(lái)就像是正規(guī)的函數(shù)，只是在需要返回?cái)?shù)據(jù)的時(shí)候使用yield語(yǔ)句。每次next()被調(diào)用時(shí)，生成器會(huì)返回它脫離的位置（它記憶語(yǔ)句最后一次執(zhí)行的位置和所有的數(shù)據(jù)值）。以下示例演示了生成器可以很簡(jiǎn)單的創(chuàng)建出來(lái):
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>>> def reverse(data):... for index in range(len(data)-1, -1, -1):... yield data[index]... >>> for char in reverse('hello'):... print(char)... olleh |
關(guān)于迭代器和生成器的區(qū)別，生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因?yàn)樽詣?dòng)創(chuàng)建了__iter__()和 next()方法,生成器顯得特別簡(jiǎn)潔,而且生成器也是高效的。除了創(chuàng)建和保存程序狀態(tài)的自動(dòng)方法,當(dāng)發(fā)生器終結(jié)時(shí),還會(huì)自動(dòng)拋出StopIteration異常。一個(gè)帶有yield的函數(shù)就是一個(gè) 生成器,它和普通函數(shù)不同,生成一個(gè) generator 看起來(lái)像函數(shù)調(diào)用,但不會(huì)執(zhí)行任何函數(shù)代碼,直到對(duì)其調(diào)用next()(在 for 循環(huán)中會(huì)自動(dòng)調(diào)用next())才開(kāi)始執(zhí)行。雖然執(zhí)行流程仍按函數(shù)的流程執(zhí)行,但每執(zhí)行到一個(gè)yield語(yǔ)句就會(huì)中斷,并返回一個(gè)迭代值,下次執(zhí)行時(shí)從yield的下一個(gè)語(yǔ)句繼續(xù)執(zhí)行。看起來(lái)就好像一個(gè)函數(shù)在正常執(zhí)行的過(guò)程中被yield中斷了數(shù)次,每次中斷都會(huì)通過(guò)yield返回當(dāng)前的迭代值（yield暫停一個(gè)函數(shù)，next()從其暫停處恢復(fù)其運(yùn)行）。
另外對(duì)于生成器，python還提供了一個(gè)生成器表達(dá)式：類(lèi)似與一個(gè)yield值的匿名函數(shù)。表達(dá)式本身看起來(lái)像列表推到, 但不是用方括號(hào)而是用圓括號(hào)包圍起來(lái)：
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>>> unique_characters = {'E', 'D', 'M', 'O', 'N', 'S', 'R', 'Y'}>>> gen = (ord(c) for c in unique_characters)>>> gen<generator object <genexpr> at 0x7f2be4668678>>>> for i in gen:... print(i)... 6979837782788968>>> |
如果需要，可以將生成器表達(dá)式傳給tuple、list或是set來(lái)迭代所有的值并且返回元組、列表或是集合。在這種情況下，不需要一對(duì)額外的括號(hào) ———— 直接將生成器表達(dá)式 ord(c) for c in unique_characters傳給tuple()等函數(shù)就可以了, Python 會(huì)推斷出它是一個(gè)生成器表達(dá)式。
最后，為什么要使用生成器？因?yàn)樾省Ｊ褂蒙善鞅磉_(dá)式取代列表解析可以同時(shí)節(jié)省 cpu 和 內(nèi)存(ram)。如果你構(gòu)造一個(gè)列表的目的僅僅是傳遞給別的函數(shù),(比如 傳遞給tuple()或者set()), 那就用生成器表達(dá)式替代吧!
以上所述就是本文的全部?jī)?nèi)容了，希望大家能夠喜歡。
