Python迭代器、生成器、装饰器深入解读

codercao 发布于2019-07-25 12:03 / 993人阅读

摘要：前言首先，明确可迭代对象迭代器和生成器这三个概念。迭代器对象传送门之迭代器实现原理首先明确它是一个带状态的对象。生成器是一种特殊的迭代器，它的返回值不是通过而是用。

前言

首先，明确可迭代对象、迭代器和生成器这三个概念。

可迭代对象(Iterable)

可迭代对象（Iterable Object），简单的来理解就是可以使用 for 来循环遍历的对象。比如常见的 list、set和dict。

可迭代对象具有__iter__ 方法，用于返回一个迭代器，或者定义了 getitem 方法，可以按 index 索引的对象（并且能够在没有值时抛出一个 IndexError 异常），因此，可迭代对象就是能够通过它得到一个迭代器的对象。所以，可迭代对象都可以通过调用内建的 iter() 方法返回一个迭代器。

可迭代器对象具有如下的特性：

可以 for 循环: for i in iterable；

可以按 index 索引的对象，也就是定义了 getitem 方法，比如 list,str;

定义了__iter__ 方法，可以随意返回；

可以调用 iter(obj) 的对象，并且返回一个iterator。

可以通过isinstance(obj, collections.Iterable) 来判断对象是否为可迭代对象。

迭代器对象(Iterator)

传送门之迭代器实现原理

首先明确它是一个带状态的对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，举个栗子，下面的代码

 x = [1, 2, 3] for elem in x:
     ...

实际上执行时是

生成器(generator)

传送门生成器解析
传送门之协程解密

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__()和__next__()方法了，只需要一个yiled关键字。

Python对协程的支持是通过generator实现的。

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*x for x in range(10))
>>> a
 at 0x401f08>
>>> sum(a)
285

总结

容器是一系列元素的集合，str、list、set、dict、file、sockets对象都可以看作是容器，容器都可以被迭代（用在for，while等语句中），因此他们被称为可迭代对象。

可迭代对象实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象。

迭代器持有一个内部状态的字段，用于记录下次迭代返回值，它实现了__next__和__iter__方法，迭代器不会一次性把所有元素加载到内存，而是需要的时候才生成返回结果。

生成器是一种特殊的迭代器，它的返回值不是通过return而是用yield。

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