一篇文章彻底搞懂Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)与生成器(Generator)的概念

 更新时间:2019年05月13日 10:08:36   作者:GoT  
这篇文章主要给大家介绍了如何通过一篇文章彻底搞懂Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)与生成器(Generator)的概念,对大家学习或者使用Python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧

前言

在Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和生成器(Generator)这几个概念是经常用到的,初学时对这几个概念也是经常混淆,现在是时候把这几个概念搞清楚了。

0x00 可迭代(Iterable)

简单的说,一个对象(在Python里面一切都是对象)只要实现了只要实现了__iter__()方法,那么用isinstance()函数检查就是Iterable对象;

例如

class IterObj:
 
 def __iter__(self):
  # 这里简单地返回自身
  # 但实际情况可能不会这么写
  # 而是通过内置的可迭代对象来实现
  # 下文的列子中将会展示
  return self 

上面定义了一个类IterObj并实现了__iter__()方法,这个就是一个可迭代(Iterable)对象

 it = IterObj()
 print(isinstance(it, Iterable)) # true
 print(isinstance(it, Iterator)) # false
 print(isinstance(it, Generator)) # false

记住这个类,下文我们还会看到这个类的定义。

常见的可迭代对象

在Python中有哪些常见的可迭代对象呢?

  • 集合或序列类型(如list、tuple、set、dict、str)
  • 文件对象
  • 在类中定义了__iter__()方法的对象,可以被认为是 Iterable对象,但自定义的可迭代对象要能在for循环中正确使用,就需要保证__iter__()实现必须是正确的(即可以通过内置iter()函数转成Iterator对象。关于Iterator下文还会说明,这里留下一个坑,只是记住iter()函数是能够将一个可迭代对象转成迭代器对象,然后在for中使用)
  • 在类中实现了如果只实现__getitem__()的对象可以通过iter()函数转化成迭代器但其本身不是可迭代对象。所以当一个对象能够在for循环中运行,但不一定是Iterable对象。

关于第1、2点我们可以通过以下来验证

 print(isinstance([], Iterable)) # true list 是可迭代的
 print(isinstance({}, Iterable)) # true 字典是可迭代的
 print(isinstance((), Iterable)) # true 元组是可迭代的
 print(isinstance(set(), Iterable)) # true set是可迭代的
 print(isinstance('', Iterable)) # true 字符串是可迭代的
 
 currPath = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
 with open(currPath+'/model.py') as file:
  print(isinstance(file, Iterable)) # true

我们再来看第3点,

 print(hasattr([], "__iter__")) # true
 print(hasattr({}, "__iter__")) # true
 print(hasattr((), "__iter__")) # true
 print(hasattr('', "__iter__")) # true

这些内置集合或序列对象都有__iter__属性,即他们都实现了同名方法。但这个可迭代对象要在for循环中被使用,那么它就应该能够被内置的iter()函数调用并转化成Iterator对象。

例如,我们看内置的可迭代对象

 print(iter([])) # <list_iterator object at 0x110243f28>
 print(iter({})) # <dict_keyiterator object at 0x110234408>
 print(iter(())) # <tuple_iterator object at 0x110243f28>
 print(iter('')) # <str_iterator object at 0x110243f28>

它们都相应的转成了对应的迭代器(Iterator)对象。

现在回过头再看看一开始定义的那个IterObj类

class IterObj:
 
 def __iter__(self):
  return self 
  
it = IterObj()
print(iter(it))

我们使用了iter()函数,这时候将再控制台上打印出以下信息:

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/mac/PycharmProjects/iterable_iterator_generator.py", line 71, in <module>
    print(iter(it))
TypeError: iter() returned non-iterator of type 'IterObj'

出现了类型错误,意思是iter()函数不能将‘非迭代器'类型转成迭代器。

那如何才能将一个可迭代(Iterable)对象转成迭代器(Iterator)对象呢?

我们修改一下IterObj类的定义

class IterObj:

 def __init__(self):
  self.a = [3, 5, 7, 11, 13, 17, 19]

 def __iter__(self):
  return iter(self.a)

我们在构造方法中定义了一个名为a的列表,然后还实现了__iter__()方法。

修改后的类是可以被iter()函数调用的,即也可以在for循环中使用

 it = IterObj()
 print(isinstance(it, Iterable)) # true
 print(isinstance(it, Iterator)) # false
 print(isinstance(it, Generator)) # false
 print(iter(it)) # <list_iterator object at 0x102007278>
 for i in it:
  print(i) # 将打印3、5、7、11、13、17、19元素

因此在定义一个可迭代对象时,我们要非常注意__iter__()方法的内部实现逻辑,一般情况下,是通过一些已知的可迭代对象(例如,上文提到的集合、序列、文件等或其他正确定义的可迭代对象)来辅助我们来实现

关于第4点说明的意思是iter()函数可以将一个实现了__getitem__()方法的对象转成迭代器对象,也可以在for循环中使用,但是如果用isinstance()方法来检测时,它不是一个可迭代对象。

class IterObj:
 
 def __init__(self):
  self.a = [3, 5, 7, 11, 13, 17, 19]
 
 def __getitem__(self, i):
  return self.a[i]
  
it = IterObj()
print(isinstance(it, Iterable)) # false
print(isinstance(it, Iterator)) # false
print(isinstance(it, Generator)) false
print(hasattr(it, "__iter__")) # false
print(iter(it)) # <iterator object at 0x10b231278>

for i in it:
 print(i) # 将打印出3、5、7、11、13、17、19

这个例子说明了可以在for中使用的对象,不一定是可迭代对象。

现在我们做个小结:

  • 一个可迭代的对象是实现了__iter__()方法的对象
  • 它要在for循环中使用,就必须满足iter()的调用(即调用这个函数不会出错,能够正确转成一个Iterator对象)
  • 可以通过已知的可迭代对象来辅助实现我们自定义的可迭代对象。
  • 一个对象实现了__getitem__()方法可以通过iter()函数转成Iterator,即可以在for循环中使用,但它不是一个可迭代对象(可用isinstance方法检测())

0x01 迭代器(Iterator)

上文很多地方都提到了Iterator,现在我们把这个坑填上。

当我们对可迭代的概念了解后,对于迭代器就比较好理解了。

一个对象实现了__iter__()和__next__()方法,那么它就是一个迭代器对象。 例如

class IterObj:

 def __init__(self):
  self.a = [3, 5, 7, 11, 13, 17, 19]

  self.n = len(self.a)
  self.i = 0

 def __iter__(self):
  return iter(self.a)

 def __next__(self):
  while self.i < self.n:
   v = self.a[self.i]
   self.i += 1
   return v
  else:
   self.i = 0
   raise StopIteration()

在IterObj中,构造函数中定义了一个列表a,列表长度n,索引i。

 it = IterObj()
 print(isinstance(it, Iterable)) # true
 print(isinstance(it, Iterator)) # true
 print(isinstance(it, Generator)) # false
 print(hasattr(it, "__iter__")) # true
 print(hasattr(it, "__next__")) # true

我们可以发现上文提到的

集合和序列对象是可迭代的但不是迭代器

 print(isinstance([], Iterator)) # false
 print(isinstance({}, Iterator)) # false
 print(isinstance((), Iterator)) # false
 print(isinstance(set(), Iterator)) # false
 print(isinstance('', Iterator)) # false

而文件对象是迭代器

 currPath = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
 with open(currPath+'/model.py') as file:
  print(isinstance(file, Iterator)) # true

一个迭代器(Iterator)对象不仅可以在for循环中使用,还可以通过内置函数next()函数进行调用。 例如

it = IterObj()
next(it) # 3
next(it) # 5

0x02 生成器(Generator)

现在我们来看看什么是生成器?

一个生成器既是可迭代的也是迭代器

定义生成器有两种方式:

  • 列表生成器
  • 使用yield定义生成器函数

先看第1种情况

 g = (x * 2 for x in range(10)) # 0~18的偶数生成器 
 print(isinstance(g, Iterable)) # true
 print(isinstance(g, Iterator)) # true
 print(isinstance(g, Generator)) # true
 print(hasattr(g, "__iter__")) # true
 print(hasattr(g, "__next__")) # true
 print(next(g)) # 0
 print(next(g)) # 2

列表生成器可以不需要消耗大量的内存来生成一个巨大的列表,只有在需要数据的时候才会进行计算。

再看第2种情况

def gen():
 for i in range(10):
  yield i 

这里yield的作用就相当于return,这个函数就是顺序地返回[0,10)的之间的自然数,可以通过next()或使用for循环来遍历。

当程序遇到yield关键字时,这个生成器函数就返回了,直到再次执行了next()函数,它就会从上次函数返回的执行点继续执行,即yield退出时保存了函数执行的位置、变量等信息,再次执行时,就从这个yield退出的地方继续往下执行。

在Python中利用生成器的这些特点可以实现协程。协程可以理解为一个轻量级的线程,它相对于线程处理高并发场景有很多优势。

看下面一个用协程实现的生产者-消费者模型

def producer(c):
 n = 0
 while n < 5:
  n += 1
  print('producer {}'.format(n))
  r = c.send(n)
  print('consumer return {}'.format(r))


def consumer():
 r = ''
 while True:
  n = yield r
  if not n:
   return
  print('consumer {} '.format(n))
  r = 'ok'


if __name__ == '__main__':
 c = consumer()
 next(c) # 启动consumer
 producer(c)

这段代码执行效果如下

producer 1
consumer 1
producer return ok
producer 2
consumer 2
producer return ok
producer 3
consumer 3
producer return ok

协程实现了CPU在两个函数之间进行切换从而实现并发的效果。

0x04 引用

docs.python.org/3.7/

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。

相关文章

  • pandas中的ExcelWriter和ExcelFile的实现方法

    pandas中的ExcelWriter和ExcelFile的实现方法

    这篇文章主要介绍了pandas中的ExcelWriter和ExcelFile的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-04-04
  • 解决Django生产环境无法加载静态文件问题的解决

    解决Django生产环境无法加载静态文件问题的解决

    这篇文章主要介绍了解决Django生产环境无法加载静态文件问题的解决,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2019-04-04
  • Python数据列表中的空补0的问题解决

    Python数据列表中的空补0的问题解决

    在Python中,如果你有一个包含空值的数据列表,你可以使用列表推导式或循环将这些空值替换为0,本文就来介绍一下如何解决,感兴趣的可以了解一下
    2024-03-03
  • Python用GET方法上传文件

    Python用GET方法上传文件

    本文给大家介绍的是在Python中使用GET方法实现上传文件的方法,起因是有网友说Get方法不能用来上传文件,于是就做了这个例子,这里分享给大家,有需要的小伙伴参考下吧。
    2015-03-03
  • python3如何使用Requests测试带签名的接口

    python3如何使用Requests测试带签名的接口

    这篇文章主要介绍了python3如何使用Requests测试带签名的接口,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2022-02-02
  • TensorFlow2.4完成Word2vec词嵌入训练方法详解

    TensorFlow2.4完成Word2vec词嵌入训练方法详解

    这篇文章主要为大家介绍了TensorFlow2.4完成Word2vec词嵌入训练方法详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2022-11-11
  • python之wxPython应用实例

    python之wxPython应用实例

    这篇文章主要介绍了python之wxPython应用实例,以加载图片为例讲述了wxPython的用法,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下
    2014-09-09
  • PyQt实现界面翻转切换效果

    PyQt实现界面翻转切换效果

    这篇文章主要为大家详细介绍了PyQt实现界面翻转切换效果,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-04-04
  • Python中异常的捕获与处理详解

    Python中异常的捕获与处理详解

    这篇文章主要介绍了Python中异常的捕获与处理详解,调试Python程序时,经常会报出一些异常,异常的原因一方面可能是写程序时由于疏忽或者考虑不全造成了错误,这时就需要根据异常Traceback到出错点,进行分析改正,需要的朋友可以参考下
    2023-08-08
  • Python实现自动签到脚本的示例代码

    Python实现自动签到脚本的示例代码

    这篇文章主要介绍了Python实现自动签到脚本的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-08-08

最新评论