Python学习--07迭代器、生成器

迭代

如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。

Python里使用for...in来迭代。

常用可迭代对象有list、tuple、dict、字符串等。示例：

list：

for x in [1,2]:
	print(x)

for x,y in [(1,2),(3,4)]:
	print(x,y)

输出：

1
2
1 2
3 4

上面的for循环里，同时引用了两个变量，在Python里是很常见的。

tuple：

for x in (1,2):
	print(x)

输出：

1
2

dict：

dict = {"name":"yjc", "age":18}
for v in dict:
	print(v, dict[v])

for v in dict.values():
	print(v)

for k,v in dict.items():
	print(k,v)

输出：

name yjc
age 18

yjc
18

age 18
name yjc

dict默认迭代的key，可以使用dict.values()获取value；还可以使用dict.items()同时获取key和value。

字符串也是可迭代对象：

for ch in 'abcd':
	print(ch)

输出：

a
b
c
d

如果要对list实现类似Java那样的下标循环可以使用内置的enumerate函数——可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身：

for k,v in enumerate([1,2]):
	print(k,v)

输出：

0 1
1 2

那么，如何判断一个对象是否可迭代呢？可以使用collections模块里的Iterable判断：

from collections import Iterable

print(isinstance([1,2], Iterable));

输出：

True

任何可迭代对象都可以作用于for循环，包括我们自定义的数据类型，只要符合迭代条件，就可以使用for循环。

列表生成式

列表生成式(List Comprehensions)是Python特有的用来创建list的生成式。

示例：

list = [x*x for x in range(1,10)]
print(list)

输出：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

以上代码相当于：

list = []
for x in range(1,10):
	list.append(x*x)
print(list)

看到这里大家应该理解Python列表生成式的含义了。运用列表生成式，可以写出非常简洁的代码。

我们再看几个示例：

1)输出偶数：

list = [x for x in range(1,10) if x % 2 == 0 ]
print(list)

输出：

[2, 4, 6, 8]

2)笛卡尔积

a = "AB"
b = "XYZ"
list = [m+n for m in a for n in b]
print(list)

输出：

['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ']

3)大写转小写

list = [s.lower() for s in ['I', 'Love', 'Python', 100] if isinstance(s,str)]
print(list)

输出：

['i', 'love', 'python']

这里使用isinstance()判断类型，因为非字符串类型没有lower()方法，Python会报错，所以这里加了个判断：

>>> isinstance('love', str)
True
>>> isinstance(100, str)
False

生成器

前面我们使用列表生成式可以很方便的生成一个我们需要的列表。但是如果生成一个很大的列表，会比较占内存，例如range(1,10000000)，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都浪费了。

生成器(generator)不同于列表，它根据写好的算法，能够推算出下一个元素。生成器不属于list类型，属于generator类型。要创建一个生成器，第一种方法就是把列表生成式最外面的[]的改成()就行了：

L = [x for x in range(1,10) if x % 2 == 0 ]
print(type(L))
print(L)

g = (x for x in range(1,10) if x % 2 == 0 )
print(type(g))
print(g)

输出：

<class 'list'>
[2, 4, 6, 8]

<class 'generator'>
<generator object <genexpr> at 0x01EAEE90>

我们不能像list那样直接打印出generator。如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

g = (x for x in range(1,10) if x % 2 == 0 )
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

输出：

2
4
6
8
Traceback (most recent call last):
  File "/1.py", line 6, in <module>
    print(next(g))

generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

我们可以使用for循环迭代generator：

g = (x for x in range(1,10) if x % 2 == 0 )
for x in g:
	print(x)

输出：

2
4
6
8

for循环遇到StopIteration会停止迭代，不会扔出异常。

下面，我们引入生成器的另外一种创建方法，使用yield关键字。函数里如果有yield关键字，那么它将不再是一个函数，而是一个生成器，遇到yield中断，下次又从上次中断的地方继续执行。示例：

def test():
	print('step 1:')
	yield 11
	print('step 2:')
	yield 22
	return 'ok'

g = test()
print(g)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

输出：

<generator object test at 0x005BEC38>
step 1:
11
step 2:
22
Traceback (most recent call last):
  File "D:\Users\Desktop\1.py", line 12, in <module>
    print(next(g))
StopIteration: ok

可以看到，test不是普通函数，而是generator，在执行过程中，遇到yield就中断，下次又继续执行。执行2次yield后，已经没有yield可以执行了，所以，第3次调用next(g)就报错。

函数改成generator后，同样可以使用for循环迭代：

for x in test():
	print(x)

下面是斐波拉契数列生成的函数，大家自行看有啥区别：

def fib(n):
	a,b,i=0,1,1
	while i <= n:
		a,b = b,a+b
		i+=1
		print(b)

def gfib(n):
	a,b,i=0,1,1
	while i <= n:
		a,b = b,a+b
		i+=1
		yield b

fib(6)
gfib(6)

用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

迭代器

可以直接作用于for循环的一类是list、tuple、dict、set、str，另一类是generator。这些对象统称为可迭代对象：Iterable。

可以直接作用于next()的对象称为迭代器：Iterator。迭代器既可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象或者Iterator对象：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass

实际上完全等价于：

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break