Python3学习笔记（十四）：可迭代对象、迭代器和生成器

记得在刚开始学Python的时候，看到可迭代对象（iterable）、迭代器（iterator）和生成器（generator）这三个名词时，完全懵逼了，根本就不知道是啥意识。现在以自己的理解来详解下这三者的关系。

一、可迭代对象（iterable）

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我们知道，在Python世界里，一切皆对象。对象根据定义的维度，又可以分为各种不同的类型，比如：文件对象，字符串对象，列表对象。。。等等。

那什么对象才能叫做可迭代对象呢？一句话：“实现了__inter__方法的对象就叫做可迭代对象”，__inter__方法的作用就是返回一个迭代器对象。直观理解就是能用for循环进行迭代的对象就是可迭代对象。比如：字符串，列表，元祖，字典，集合等等，都是可迭代对象。

for循环与__inter()__方法又有什么关系呢？

比如我们在对一个列表进行迭代时，如下代码：

x = [1,2,3]
for i in x:
    print(i)

实际执行情况如下图：

• 调用可迭代对象的__inter__方法返回一个迭代器对象（iterator）
• 不断调用迭代器的__next__方法返回元素
• 知道迭代完成后，处理StopIteration异常

二、迭代器（iterator）

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那么什么叫迭代器呢？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__和__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。

根据定义，我们可以写一个迭代器，并通过next()方法来调用，如下代码：

class Fib():
    def __init__(self,max):
        self.n = 0
        self.prev = 0
        self.curr = 1
        self.max = max

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.n < self.max:
            value = self.curr
            self.curr += self.prev
            self.prev = value
            self.n += 1
            return value
        else:
            raise StopIteration

# 调用
f = Fib(5)
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))

执行结果：

"C:\Program Files\Python36\python.exe" D:/Git/Test_Framework/utils/1.py
1
1
2
3
5
Traceback (most recent call last):
  File "D:/Git/Test_Framework/utils/1.py", line 37, in <module>
    print(next(f))
  File "D:/Git/Test_Framework/utils/1.py", line 29, in __next__
    raise StopIteration
StopIteration

Process finished with exit code 1

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。直到无元素可调用，返回StopIteration异常。

三、生成器（generator）

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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。 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(max):
    n, prev, curr = 0, 0, 1
    while n<max:
        yield curr
        prev, curr = curr, curr + prev
        n += 1

生成器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。

生成器还有一个send方法，可以往生成器里的变量传值，如下代码：

def foo():
    print("first")
    count=yield
    print(count)
    yield

f = foo()
f.send(None)
f.send(2)

调用过程：

1. f = foo()返回一个生成器

2. f.send(None)进入函数执行代码，遇到count=yield，冻结并跳出函数体

3. f.send(2)再次进入函数体，接着冻结的代码继续执行，把2传给变量count，打印count,遇到yield冻结并跳出函数

四、生成器表达式(generator expression)

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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 for x in range(10))
print(a)

执行结果：

"C:\Program Files\Python36\python.exe" D:/Git/Test_Framework/utils/1.py
<generator object <genexpr> at 0x000000000289D8E0>

Process finished with exit code 0