在了解Python的数据结构时,容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起,难免让初学者一头雾水,我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚。

容器(container)

容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取,可以用innot in关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中(也有一些特例,并不是所有的元素都放在内存,比如迭代器和生成器对象)在Python中,常见的容器对象有:

  • list, deque, ….
  • set, frozensets, ….
  • dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ….
  • tuple, namedtuple, …
  • str

容器比较容易理解,因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子,里面可以塞任何东西。从技术角度来说,当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时,那么这个对象就可以认为是一个容器,比如 list,set,tuples都是容器对象:

>>> assert 1 in [1, 2, 3]      # lists
>>> assert 4 not in [1, 2, 3]
>>> assert 1 in {1, 2, 3} # sets
>>> assert 4 not in {1, 2, 3}
>>> assert 1 in (1, 2, 3) # tuples
>>> assert 4 not in (1, 2, 3)

询问某元素是否在dict中用dict的中key:

>>> d = {1: 'foo', 2: 'bar', 3: 'qux'}
>>> assert 1 in d
>>> assert 'foo' not in d # 'foo' 不是dict中的元素

询问某substring是否在string中:

>>> s = 'foobar'
>>> assert 'b' in s
>>> assert 'x' not in s
>>> assert 'foo' in s

尽管绝大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每一个元素,但这并不是容器本身提供的能力,而是可迭代对象赋予了容器这种能力,当然并不是所有的容器都是可迭代的,比如:Bloom filter,虽然Bloom filter可以用来检测某个元素是否包含在容器中,但是并不能从容器中获取其中的每一个值,因为Bloom filter压根就没把元素存储在容器中,而是通过一个散列函数映射成一个值保存在数组中。

可迭代对象(iterable)

刚才说过,很多容器都是可迭代对象,此外还有更多的对象同样也是可迭代对象,比如处于打开状态的files,sockets等等。但凡是可以返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象,听起来可能有点困惑,没关系,先看一个例子:

>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = iter(x)
>>> z = iter(x)
>>> next(y)
1
>>> next(y)
2
>>> next(z)
1
>>> type(x)
<class 'list'>
>>> type(y)
<class 'list_iterator'>

这里x是一个可迭代对象,可迭代对象和容器一样是一种通俗的叫法,并不是指某种具体的数据类型,list是可迭代对象,dict是可迭代对象,set也是可迭代对象。yz是两个独立的迭代器,迭代器内部持有一个状态,该状态用于记录当前迭代所在的位置,以方便下次迭代的时候获取正确的元素。迭代器有一种具体的迭代器类型,比如list_iteratorset_iterator。可迭代对象实现了__iter__方法,该方法返回一个迭代器对象。

当运行代码:

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

这是实际发生的事情:

反编译该段代码,你可以看到解释器显示地调用GET_ITER指令,相当于调用iter(x)FOR_ITER指令就是调用next()方法,不断地获取迭代器中的下一个元素,但是你没法直接从指令中看出来,因为他被解释器优化过了

>>> import dis
>>> x = [1, 2, 3]
>>> dis.dis('for _ in x: pass')
1 0 SETUP_LOOP 14 (to 17)
3 LOAD_NAME 0 (x)
6 GET_ITER
>> 7 FOR_ITER 6 (to 16)
10 STORE_NAME 1 (_)
13 JUMP_ABSOLUTE 7
>> 16 POP_BLOCK
>> 17 LOAD_CONST 0 (None)
20 RETURN_VALUE

迭代器(iterator)

那么什么是迭代器呢?它是一个带状态的对象,他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值,任何实现了__iter____next__()(python2中实现next())方法的对象都是迭代器,__iter__返回迭代器自身,__next__返回容器中的下一个值,如果容器中没有更多元素了,则抛出StopIteration异常,至于它们到底是如何实现的这并不重要。

所以,迭代器就是实现了工厂模式的对象,它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回。有很多关于迭代器的例子,比如itertools函数返回的都是迭代器对象。

生成无限序列:

>>> from itertools import count
>>> counter = count(start=13)
>>> next(counter)
13
>>> next(counter)
14

从一个有限序列中生成无限序列:

>>> from itertools import cycle
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue'])
>>> next(colors)
'red'
>>> next(colors)
'white'
>>> next(colors)
'blue'
>>> next(colors)
'red'

从无限的序列中生成有限序列:

>>> from itertools import islice
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue']) # infinite
>>> limited = islice(colors, 0, 4) # finite
>>> for x in limited:
... print(x)
red
white
blue
red

为了更直观地感受迭代器内部的执行过程,我们自定义一个迭代器,以斐波那契数列为例:

class Fib:
def __init__(self):
self.prev = 0
self.curr = 1 def __iter__(self):
return self def __next__(self):
value = self.curr
self.curr += self.prev
self.prev = value
return value >>> f = Fib()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

Fib既是一个可迭代对象(因为它实现了__iter__方法),又是一个迭代器(因为实现了__next__方法)。实例变量prevcurr用户维护迭代器内部的状态。每次调用next()方法的时候做两件事:

  1. 为下一次调用next()方法修改状态
  2. 为当前这次调用生成返回结果

迭代器就像一个懒加载的工厂,等到有人需要的时候才给它生成值返回,没调用的时候就处于休眠状态等待下一次调用。

生成器(generator)

生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一,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__()__next__()方法了,只需要一个yiled关键字。 生成器一定是迭代器(反之不成立),因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。用生成器来实现斐波那契数列的例子是:

def fib():
prev, curr = 0, 1
while True:
yield curr
prev, curr = curr, curr + prev >>> f = fib()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

fib就是一个普通的python函数,它特殊的地方在于函数体中没有return关键字,函数的返回值是一个生成器对象。当执行f=fib()返回的是一个生成器对象,此时函数体中的代码并不会执行,只有显示或隐示地调用next的时候才会真正执行里面的代码。

生成器在Python中是一个非常强大的编程结构,可以用更少地中间变量写流式代码,此外,相比其它容器对象它更能节省内存和CPU,当然它可以用更少的代码来实现相似的功能。现在就可以动手重构你的代码了,但凡看到类似:

def something():
result = []
for ... in ...:
result.append(x)
return result

都可以用生成器函数来替换:

def iter_something():
for ... in ...:
yield x

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
<generator object <genexpr> 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____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

原文:https://nvie.com/posts/iterators-vs-generators/

完全理解Python 迭代对象、迭代器、生成器的更多相关文章

  1. 完全理解 Python 迭代对象、迭代器、生成器(转)

    完全理解 Python 迭代对象.迭代器.生成器 本文源自RQ作者的一篇博文,原文是Iterables vs. Iterators vs. Generators » nvie.com,俺写的这篇文章是 ...

  2. 完全理解 Python 迭代对象、迭代器、生成器

    完全理解 Python 迭代对象.迭代器.生成器 2017/05/29 · 基础知识 · 9 评论 · 可迭代对象, 生成器, 迭代器 分享到: 原文出处: liuzhijun    本文源自RQ作者 ...

  3. 可迭代对象&迭代器&生成器

    在python中,可迭代对象&迭代器&生成器的关系如下图: 即:生成器是一种特殊的迭代器,迭代器是一种特殊的可迭代对象. 可迭代对象 如上图,这里x是一个列表(可迭代对象),其实正如第 ...

  4. python 可迭代对象 迭代器 生成器总结

    可迭代对象 只要有魔法方法__iter__的就是可迭代对象  list和tuple和dict都是可迭代对象 迭代器 只要有魔法方法__iter__和__next__的就是可迭代对象 生成器 只要含有y ...

  5. 完全理解Python迭代对象、迭代器、生成器

    在了解Python的数据结构时,容器(container).可迭代对象(iterable).迭代器(iterator).生成器(generator).列表/集合/字典推导式(list,set,dict ...

  6. 理解Python迭代对象、迭代器、生成器

    作者:zhijun liu链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24376869来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 本文源自RQ作 ...

  7. [转载]完全理解Python迭代对象、迭代器、生成器

    译文地址:liuzhijun 在了解Python的数据结构时,容器(container).可迭代对象(iterable).迭代器(iterator).生成器(generator).列表/集合/字典推导 ...

  8. 深入理解python中可迭代对象,迭代器,生成器

    英文原文出处:Iterables vs. Iterators vs. Generators 在python学习中,通常会陷入对以下几个相关概念之间的确切差异的困惑中: a container(容器) ...

  9. 【Python】【容器 | 迭代对象 | 迭代器 | 生成器 | 生成器表达式 | 协程 | 期物 | 任务】

    Python 的 asyncio 类似于 C++ 的 Boost.Asio. 所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知. Asyn ...

随机推荐

  1. Oracle-DG 主库将log_archive_dest_state_2远程归档线程参数设置为defer,为什么dg还是处于实时同步状态?

    一.需求,前段时间,墨天伦有个小伙伴咨询了这个问题,搞了测试环境测试下. Oracle-DG 主库将log_archive_dest_state_2远程归档线程参数设置为defer,为什么dg还是处于 ...

  2. C语言-字符串函数的实现(五)之strstr

    C语言中的字符串函数有如下这些 获取字符串长度 strlen 长度不受限制的字符串函数 strcpy strcat strcmp 长度受限制的字符串函数 strncpy strncat strncmp ...

  3. 浅入Kubernetes(6):CKAD认证中的部署教程

    目录 预设网络 kubeadm 安装 k8s 配置 calico 自动补全工具 状态描述 目前为止,笔者已经写了 5 篇关于 k8s 的文章,这一篇笔者将介绍 CKAD 认证官方课程中,如何部署 k8 ...

  4. volatile修饰全局变量,可以保证并发安全吗?

    今天被人问到volatile能不能保证并发安全? 呵,这能难倒我? 上代码: //电脑太好,100线程起步~public class ThreadTest { private static volat ...

  5. 034- do_while语句

    语法 初始化语句; do { 循环体语句; 控制条件语句; }while(boolean表达式); 执行过程: 首先会执行do循环体中的语句,然后运算while中的boolean表达式,如果是true ...

  6. 十步解决php utf-8编码

    以前说过如果JS文件不是UTF8会在IE有bug,所以JS代码也要用UTF-8.还有数据库也都要用UTF-8.php用UTF-8总结: php文件本身必须是UTF-8编码.不像Java会生成class ...

  7. hook Android系统调用的乐趣和好处

    翻译:myswsun 0x00 前言 Android的内核是逆向工程师的好伙伴.虽然常规的Android应用被限制和沙盒化,逆向工程师可以按自己希望自定义和改变操作系统和内核中行为.这给了你不可多得的 ...

  8. 使用SSH端口做端口转发以及反向隧道

    目录 SSH做本地端口转发 SSH做反向隧道(远程端口转发) 用autossh建立稳定隧道 SSH开启端口转发需要修改 /etc/ssh/sshd_config配置文件,将 GatewayPorts修 ...

  9. WinDBG 调试命令大全

    转载收藏于:http://www.cnblogs.com/kekec/archive/2012/12/02/2798020.html  #调试命令窗口 ++++++++++++++++++++++++ ...

  10. Day009 类和对象的创建

    类和对象的关系 类是一种抽象的数据结构,它是对某一类事物整体描述/定义,但是并不能代表某一个具体的事物 动物.植物.手机.电脑 Person类.Pet类.Car类等,这些都是用来描述/定义某一类具体的 ...