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论坛 >编程语言 >Python 迭代器和生成器 (2)

Python 迭代器和生成器 (2)

spring发布于 2018-03-28 09:03查看:8995回复:1

生成器

在Python中,使用生成器可以很方便的支持迭代器协议。生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果,在每个结果之间挂起和继续它们的状态,来自动实现迭代协议。

也就是说,yield是一个语法糖,内部实现支持了迭代器协议,同时yield内部是一个状态机,维护着挂起和继续的状态。

下面看看生成器的使用:

image.png

在这个例子中,定义了一个生成器函数,函数返回一个生成器对象,然后就可以通过for语句进行迭代访问了。

其实,生成器函数返回生成器的迭代器。 “生成器的迭代器”这个术语通常被称作”生成器”。要注意的是生成器就是一类特殊的迭代器。作为一个迭代器,生成器必须要定义一些方法,其中一个就是next()。如同迭代器一样,我们可以使用next()函数来获取下一个值。

生成器执行流程

下面就仔细看看生成器是怎么工作的。

从上面的例子也可以看到,生成器函数跟普通的函数是有很大差别的。

结合上面的例子我们加入一些打印信息,进一步看看生成器的执行流程:

image.png

通过结果可以看到:

  • 当调用生成器函数的时候,函数只是返回了一个生成器对象,并没有 执行。

  • 当next()方法第一次被调用的时候,生成器函数才开始执行,执行到yield语句处停止

    • next()方法的返回值就是yield语句处的参数(yielded value)

  • 当继续调用next()方法的时候,函数将接着上一次停止的yield语句处继续执行,并到下一个yield处停止;如果后面没有yield就抛出StopIteration异常

生成器表达式

在开始介绍生成器表达式之前,先看看我们比较熟悉的列表解析( List comprehensions),列表解析一般都是下面的形式。

image.png

迭代iterable里所有内容,每一次迭代后,把iterable里满足cond_expr条件的内容放到iter_var中,再在表达式expr中应该iter_var的内容,最后用表达式的计算值生成一个列表。

例如,生成一个list来保护50以内的所以奇数:

image.png

生成器表达式是在python2.4中引入的,当序列过长, 而每次只需要获取一个元素时,应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析。生成器表达式的语法和列表解析一样,只不过生成器表达式是被()括起来的,而不是[],如下:

image.png

看一个例子:

image.png

生成器表达式并不是创建一个列表, 而是返回一个生成器,这个生成器在每次计算出一个条目后,把这个条目”产生”(yield)出来。 生成器表达式使用了”惰性计算”(lazy evaluation),只有在检索时才被赋值(evaluated),所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。

继续看一个例子:

image.png

从这个例子中可以看到,生成器表达式产生的生成器,它自身是一个可迭代对象,同时也是迭代器本身。

递归生成器

生成器可以向函数一样进行递归使用的,下面看一个简单的例子,对一个序列进行全排列:

image.png

生成器的send()和close()方法

生成器中还有两个很重要的方法:send()和close()。

  • send(value):

    从前面了解到,next()方法可以恢复生成器状态并继续执行,其实send()是除next()外另一个恢复生成器的方法。

    Python 2.5中,yield语句变成了yield表达式,也就是说yield可以有一个值,而这个值就是send()方法的参数,所以send(None)和next()是等效的。同样,next()和send()的返回值都是yield语句处的参数(yielded value)

    关于send()方法需要注意的是:调用send传入非None值前,生成器必须处于挂起状态,否则将抛出异常。也就是说,第一次调用时,要使用next()语句或send(None),因为没有yield语句来接收这个值。

  • close():

    这个方法用于关闭生成器,对关闭的生成器后再次调用next或send将抛出StopIteration异常。

下面看看这两个方法的使用:

image.png

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Python 迭代器和生成器

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原文出处: 田小计划   

在Python中,很多对象都是可以通过for语句来直接遍历的,例如list、string、dict等等,这些对象都可以被称为可迭代对象。至于说哪些对象是可以被迭代访问的,就要了解一下迭代器相关的知识了。

迭代器

迭代器对象要求支持迭代器协议的对象,在Python中,支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和next()方法。其中__iter__()方法返回迭代器对象本身;next()方法返回容器的下一个元素,在结尾时引发StopIteration异常。

__iter__()和next()方法

这两个方法是迭代器最基本的方法,一个用来获得迭代器对象,一个用来获取容器中的下一个元素。

对于可迭代对象,可以使用内建函数iter()来获取它的迭代器对象:

例子中,通过iter()方法获得了list的迭代器对象,然后就可以通过next()方法来访问list中的元素了。当容器中没有可访问的元素后,next()方法将会抛出一个StopIteration异常终止迭代器。

其实,当我们使用for语句的时候,for语句就会自动的通过__iter__()方法来获得迭代器对象,并且通过next()方法来获取下一个元素。

自定义迭代器

了解了迭代器协议之后,就可以自定义迭代器了。

下面例子中实现了一个MyRange的类型,这个类型中实现了__iter__()方法,通过这个方法返回对象本身作为迭代器对象;同时,实现了next()方法用来获取容器中的下一个元素,当没有可访问元素后,就抛出StopIteration异常。

Python

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class MyRange(object):

    def __init__(self, n):

        self.idx = 0

        self.n = n

 

    def __iter__(self):

        return self

 

    def next(self):

        if self.idx < self.n:

            val = self.idx

            self.idx += 1

            return val

        else:

            raise StopIteration()

这个自定义类型跟内建函数xrange很类似,看一下运行结果:

Python

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myRange = MyRange(3)

for i in myRange:

    print i

迭代器和可迭代对象

在上面的例子中,myRange这个对象就是一个可迭代对象,同时它本身也是一个迭代器对象。

看下面的代码,对于一个可迭代对象,如果它本身又是一个迭代器对象,就会有下面的 问题,就没有办法支持多次迭代。

为了解决上面的问题,可以分别定义可迭代类型对象和迭代器类型对象;然后可迭代类型对象的__iter__()方法可以获得一个迭代器类型的对象。看下面的实现:

Python

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class Zrange:

    def __init__(self, n):

        self.n = n

 

    def __iter__(self):

        return ZrangeIterator(self.n)

 

class ZrangeIterator:

    def __init__(self, n):

        self.i = 0

        self.n = n

 

    def __iter__(self):

        return self

 

    def next(self):

        if self.i < self.n:

            i = self.i

            self.i += 1

            return i

        else:

            raise StopIteration()    

 

zrange = Zrange(3)

print zrange is iter(zrange)        

 

print [i for i in zrange]

print [i for i in zrange]

代码的运行结果为:

其实,通过下面代码可以看出,list类型也是按照上面的方式,list本身是一个可迭代对象,通过iter()方法可以获得list的迭代器对象:

生成器

在Python中,使用生成器可以很方便的支持迭代器协议。生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果,在每个结果之间挂起和继续它们的状态,来自动实现迭代协议。

也就是说,yield是一个语法糖,内部实现支持了迭代器协议,同时yield内部是一个状态机,维护着挂起和继续的状态。

下面看看生成器的使用:

在这个例子中,定义了一个生成器函数,函数返回一个生成器对象,然后就可以通过for语句进行迭代访问了。

其实,生成器函数返回生成器的迭代器。 “生成器的迭代器”这个术语通常被称作”生成器”。要注意的是生成器就是一类特殊的迭代器。作为一个迭代器,生成器必须要定义一些方法,其中一个就是next()。如同迭代器一样,我们可以使用next()函数来获取下一个值。

生成器执行流程

下面就仔细看看生成器是怎么工作的。

从上面的例子也可以看到,生成器函数跟普通的函数是有很大差别的。

结合上面的例子我们加入一些打印信息,进一步看看生成器的执行流程:

通过结果可以看到:

  • 当调用生成器函数的时候,函数只是返回了一个生成器对象,并没有 执行。

  • 当next()方法第一次被调用的时候,生成器函数才开始执行,执行到yield语句处停止

    • next()方法的返回值就是yield语句处的参数(yielded value)

  • 当继续调用next()方法的时候,函数将接着上一次停止的yield语句处继续执行,并到下一个yield处停止;如果后面没有yield就抛出StopIteration异常

生成器表达式

在开始介绍生成器表达式之前,先看看我们比较熟悉的列表解析( List comprehensions),列表解析一般都是下面的形式。

Python

1

[expr for iter_var in iterable if cond_expr]

迭代iterable里所有内容,每一次迭代后,把iterable里满足cond_expr条件的内容放到iter_var中,再在表达式expr中应该iter_var的内容,最后用表达式的计算值生成一个列表。

例如,生成一个list来保护50以内的所以奇数:

Python

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[i for i in range(50) if i%2]

生成器表达式是在python2.4中引入的,当序列过长, 而每次只需要获取一个元素时,应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析。生成器表达式的语法和列表解析一样,只不过生成器表达式是被()括起来的,而不是[],如下:

Python

1

(expr for iter_var in iterable if cond_expr)

看一个例子:

生成器表达式并不是创建一个列表, 而是返回一个生成器,这个生成器在每次计算出一个条目后,把这个条目”产生”(yield)出来。 生成器表达式使用了”惰性计算”(lazy evaluation),只有在检索时才被赋值(evaluated),所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。

继续看一个例子:

从这个例子中可以看到,生成器表达式产生的生成器,它自身是一个可迭代对象,同时也是迭代器本身。

递归生成器

生成器可以向函数一样进行递归使用的,下面看一个简单的例子,对一个序列进行全排列:

Python

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def permutations(li):

    if len(li) == 0:

        yield li

    else:

        for i in range(len(li)):

            li[0], li[i] = li[i], li[0]

            for item in permutations(li[1:]):

                yield [li[0]] + item

 

for item in permutations(range(3)):

    print item


 生成器的send()和close()方法

生成器中还有两个很重要的方法:send()和close()。

  • send(value):

    从前面了解到,next()方法可以恢复生成器状态并继续执行,其实send()是除next()外另一个恢复生成器的方法。

    Python 2.5中,yield语句变成了yield表达式,也就是说yield可以有一个值,而这个值就是send()方法的参数,所以send(None)和next()是等效的。同样,next()和send()的返回值都是yield语句处的参数(yielded value)

    关于send()方法需要注意的是:调用send传入非None值前,生成器必须处于挂起状态,否则将抛出异常。也就是说,第一次调用时,要使用next()语句或send(None),因为没有yield语句来接收这个值。

  • close():

    这个方法用于关闭生成器,对关闭的生成器后再次调用next或send将抛出StopIteration异常。

下面看看这两个方法的使用:

总结

本文介绍了Python迭代器和生成器的相关内容。

  • 通过实现迭代器协议对应的__iter__()和next()方法,可以自定义迭代器类型。对于可迭代对象,for语句可以通过iter()方法获取迭代器,并且通过next()方法获得容器的下一个元素。

  • 像列表这种序列类型的对象,可迭代对象和迭代器对象是相互独立存在的,在迭代的过程中各个迭代器相互独立;但是,有的可迭代对象本身又是迭代器对象,那么迭代器就没法独立使用。

  • itertools模块提供了一系列迭代器,能够帮助用户轻松地使用排列、组合、笛卡尔积或其他组合结构。

  • 生成器是一种特殊的迭代器,内部支持了生成器协议,不需要明确定义__iter__()和next()方法。

  • 生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果。



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