python奇遇记：迭代器和生成器

atinosun 发布于2019-07-31 11:02 / 469人阅读

摘要：来说说迭代器和生成器，还有可迭代对象和生成器表达式。有点绕是不是，其实，一般只要知道可迭代对象以及它是如何实现的就行了，中常常用生成器来代替迭代器，可以说，生成器就是迭代器。

来说说迭代器和生成器，还有可迭代对象和生成器表达式。

之前简单的提到过，一个对象是可迭代的可以理解为能够使用for循环。这样说其实不太准确，某个对象可迭代是因为它内部实现了$__iter__$这个特殊方法。比如在python中，序列类型（列表，元组这些）都是可以迭代的，因为内部都有$__iter__$方法的实现。

不过，其实我们不用特别的实现$__iter__$方法，只要实现了$__getitem__$方法就可以。这个方法我之前介绍过，实现它之后就可以进行切片以及迭代操作。为什么？因为在对一个对象迭代时如果找不到$__iter__$方法，python会自动去寻找$__getitem__$方法，然后构造一个迭代器，从0开始获取元素。

说了半天，迭代器又是什么东西？可迭代对象，迭代器，这两个是一样的吗？

迭代器是实现了$__next__$特殊方法的对象，而可迭代对象实现了$__iter__$方法，如果你需要迭代器能够迭代自身，也需要实现$__iter__$方法。要注意的是，可迭代的对象必须实现$__iter__$方法，但不能实现 $__next__$ 方法。

在迭代器中实现了$__next__$方法，你就能使用next(data)来依次产出数据，如果此时没有数据了，就会产生异常。像生孩子一样，next一下生一个。

有点绕是不是，其实，一般只要知道可迭代对象以及它是如何实现的就行了，python 中常常用生成器来代替迭代器，可以说，生成器就是迭代器。因为生成器也实现了$__iter__$和$__next__$方法。

python中还有一个iter函数用来生成迭代器，比如把一个列表放进去，就可以使用next方法来一个个调用了。

说了这么多，来看个例子。

data = [1, 2, 3, 4]

# data是列表，是个可迭代对象
# 使用循环迭代
for i, j in enumerate(data):
    print(i, j)

# 生成一个迭代器
d = iter(data)
# 调用next
next(d)
# 调用四次之后就会产生异常

我们来自己实现一个迭代器。

# 从后往前产出列表中的数据
class ReverseList:

    def __init__(self, item):
       #用range构造一个列表
        self.list = list(range(item))

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):

        try:
            return self.list.pop()
        except:
            raise StopIteration

用一下试试。

data = ReverseList(4)

# 调用next，从后往前产出数据
print(next(data))
print(next(data))
print(next(data))
print(next(data))
# 如果继续调用，会产生错误，因为没有数据可产出了
print(next(data))

3
2
1
0



---------------------------------------------------------------------------

IndexError                                Traceback (most recent call last)

 in __next__(self)
     12         try:
---> 13             return self.list.pop()
     14         except:


IndexError: pop from empty list


During handling of the above exception, another exception occurred:


StopIteration                             Traceback (most recent call last)

 in ()
      7 print(next(data))
      8 # 如果继续调用，会产生错误，因为没有数据可产出了
----> 9 print(next(data))


 in __next__(self)
     13             return self.list.pop()
     14         except:
---> 15             raise StopIteration


StopIteration:

那什么又是生成器？

在程序设计中，内存是个很宝贵的东西，占用太多的内存总是不好的，生成器的作用就是我先把你的数据表示出来，但是实际上并不占用内存空间，只有在你调用它时才会占用。一般情况下，比如你定义了一个列表，会自动的使用一段内存空间。

在 python中，只要定义了yield关键字的函数就是生成器。上面说了，生成器就是迭代器，你可以进行迭代操作（循环），调用next来一个个产出数据。

def gen123():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

for i in gen123():
    print(i)

g = gen123()
print(next(g))

虽然说生成器就是迭代器，但是在python的定义中，迭代器用来遍历集合，从中产出元素，而生成器无需遍历集合就能生成值，比如range()函数，生成器不仅能够产出集合中的元素，还可以产出派生自元素的其他值。

我在上一篇文章（Python奇遇记：数据结构窥探2）中提到过生成器表达式，只介绍了一下它的用法，那么生成器表达式是什么东西？

其实，生成器表达式就是生成器的快速实现而已，类似于之前讲过的具名元组。有些时候需要快速的生成一段数据，使用生成器表达式即可，无需定义函数再调用。

本人才疏学浅，上文中难免有些错误，还请各位品评指正。如果觉得写的还行，欢迎关注我的公众号MLGroup,带你走进机器学习的世界。

GPU云服务器云服务器奇遇记 python 迭代器 python迭代器 python如何迭代

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/44531.html

Python奇遇记：数据结构窥探

摘要：挤掉了堆中实现了堆排序。你可以用堆排序来查找一个序列中最大的或者最小的几个元素。除了使用堆排序，中还有排序和，这两个排序最终生成以列表表示的排序结果，堆排序也是。这次我们来说说python中的数据结构。当然了，不会讲很基础的内容。用过python的都知道，python有着与其他语言很不一样的数据类型，像什么列表、元组、集合、字典之类。这些数据类型造就了python简单易用同时又很强...

mrli2016 2019-07-31 11:01 评论0 收藏0
Python奇遇记：数据结构窥探2

摘要：找出列表中小于的数据除了列表推导式，还有字典推导式，集合推导式，用法都一样。如果你的数据量很大的话，考虑使用生成器表达式。切片不仅对列表有用，同样适用于元组和字符串。切片命名使用方法，内部参数与切片一样。对剩余的的数据，使用星号代替即可。上次我们讲了几个不常见的数据类型，每个都有自己特殊的用途，虽然不经常用到，了解一下也好。比如我们提到的数组类型，如果在数据量很大的时候同时要效率，就...

Ocean 2019-07-31 11:02 评论0 收藏0
Python奇遇记：特殊方法窥探

摘要：在中，特殊方法以双下划线开始，以双下划线结束。真假值，如果向量模为，返回实现向量加法实现向量乘法，例如返回向量的模返回欧几里德范数找个例子运行下。怎么办中有个特殊方法，可以修改控制台输出的样式。什么是特殊方法？当我们在设计一个类的时候，python中有一个用于初始化的方法$__init__$，类似于java中的构造器，这个就是特殊方法，也叫作魔术方法。简单来说，特殊方法可以给你设计的...

niceforbear 2019-07-31 11:01 评论0 收藏0
python协程的前世今生

摘要：协程的历史说来话长，要从生成器开始讲起。我们可以使用把数据发送给协程函数。可以看到，在第次接收完数据之后，会产生结束的异常，因为程序流程结束了，这是正常现象。在这个阶段，协程本质上还是由生成器构成的。所以，协程的介绍到这里就结束啦。在上一篇对python并发编程的理解中，我简单提到了协程的概念，有一个错误需要指出的是，asyncio不全是对协程的实现，只是用到了协程。协程的历史说...

stackfing 2019-07-30 15:27 评论0 收藏0
python奇遇记：数据结构窥探3

摘要：字典和集合都是基于散列表实现的，散列表也就是表，了解过数据结构的应该知道。而使用另一种办法，任何键在找不到的情况下都会用中的值数据类型比如替换。在设计时就可以使用创建你的数据接口。这次主要说说字典和集合这两种数据类型。字典和集合都是基于散列表实现的，散列表也就是hash表，了解过数据结构的应该知道。与散列表相关的一个概念叫做可散列，什么是可散列？在python官方定义中是这样说的：...

toddmark 2019-07-30 15:06 评论0 收藏0