Python基礎-16生成器-迭代器

来源:https://www.cnblogs.com/surpassme/archive/2020/06/01/13028211.html
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16.生成器-迭代器 可迴圈迭代的對象稱為可迭代對象，迭代器和生成器函數是可迭代對象，在Python中提供了定義迭代器和生成器的協議和方法。 16.1 迭代和可迭代對象 16.1.1 可迭代對象、迭代器和可迭代協議 1.可迭代對象 在Python中，實現了__iter__()的對象是可迭代對象(It ...


16.生成器-迭代器

    可迴圈迭代的對象稱為可迭代對象，迭代器和生成器函數是可迭代對象，在Python中提供了定義迭代器和生成器的協議和方法。

16.1 迭代和可迭代對象

16.1.1 可迭代對象、迭代器和可迭代協議

1.可迭代對象

    在Python中，實現了__iter__()的對象是可迭代對象(Iterable)。使用內置函數iter(obj)，可以調用可迭代對象obj的__iter__()方法，並返回一個迭代器(iterator)。如字元串、元組、列表等都是可迭代對象，生成器函數和生成器表達式也是可迭代對象。判斷一個對象是否為可迭代對象，可使用以下方式：

>>> from collections import abc
>>> isinstance((1,2,3,4),(abc.Iterable,))
True
>>> isinstance("abcdef",(abc.Iterable,))
True
>>> isinstance(123,(abc.Iterable,))
False
>>> isinstance("123",(abc.Iterable,))
True
>>> isinstance({1,2,3},(abc.Iterable,))
True
>>> isinstance({"a":1,"b":2},(abc.Iterable,))
True

2.迭代器

    實現了__next__的對象是迭代器，可以使用內置函數next()，調用迭代器的__next__()方法，依次返回下一個值，如果沒有值，則拋出異常StopIteration。使用迭代器可以實現對象的迭代迴圈，讓程式更加通用，高效。示例如下所示：

>>> from collections import abc
>>> tempA=(i**2 for i in range(10))
>>> isinstance(tempA,(abc.Iterable,))
True
>>> tempB={i*2 for i in range(10)}
>>> isinstance(tempB,(abc.Iterable,))
True

3.迭代器協議

    迭代器對象必須實現兩個方法__iter__()和__next__()，這兩個方法被稱為迭代器協議。__iter__()用於返回對象本身，以方便使用迴圈語句（for）進行迭代，__next__()用於返回下一元素。示例如下所示：

>>> from collections import abc
>>> tempA=(i**2 for i in range(10))
>>> help(tempA)
 |  __iter__(self, /)
 |      Implement iter(self).
 |  
 |  __next__(self, /)
 |      Implement next(self).

16.1.2 可迭代對象的迭代：iter和next函數

    使用內置函數iter(iterable)，可以返回可迭代對象iterable的迭代器；使用內置函數next()函數，可依次返回迭代器對象的下一個值，如果沒有值，則拋出異常StopIteration。示例如下所示：

>>> temp=[1,2,3,4] # 可迭代對象
>>> v=iter(temp)   # 通過內置函數iter獲取iterator
>>> next(v)        # 通過內置函數next獲取值
1
>>> next(v)
2
>>> next(v)
3
>>> next(v)
4
>>> next(v)       # 當沒有值，則拋出異常StopIteration
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
StopIteration

    除了使用next函數個，也可以使用while迴圈可迭代對象，如下所示：

temp=[1,2,3,4]
v=iter(temp)
while True:
    try:
        value=next(v)
    except StopIteration:
        break
    print(value,end=" ")

運行結果如下所示：

1 2 3 4

16.1.3 可迭代對象的迭代：for語句

    實際項目中，通常會使用for語句實現可迭代對象的迭代。Python中的for迴圈實現了自動迭代可迭代對象的功能，如下所示：

>>> temp=[1,2,3,4]
>>> for item in temp:
...     print(item,end=" ")
...     
1 2 3 4 
>>> for item in "abcdef":
...     print(item,end="-")
...     
a-b-c-d-e-f-

16.2 自定義可迭代對象和迭代器

    創建一個類，定義__iter__()和__next__()兩個方法。實例化該類的對象，即為可迭代對象，也是迭代器。示例如下所示：

class Fibonacci:

    def __init__(self):
        self._first=0
        self._second=1

    def __next__(self):
        # f(n)=f(n-1)+f(n-2)
        self._first,self._second=self._second,self._first+self._second
        return self._first
    def __iter__(self):
        return self

fib=Fibonacci()
for f in fib:
    if f<100:
        print(f,end=" ")
    else:
        break

輸出結果如下所示：

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

16.3 生成器函數

    在函數定義中，如果使用關鍵字yield語句代替return返回一個值，則表示定義了一個生成器函數（generator)。生成器函數使用yield語句返回一個值，然後保存當前函數的整個執行狀態，等待下一次調用。生成器函數是一個迭代器，是可迭代對象。示例如下所示：

>>> def generatorSample(n):
...     for i in range(n):
...         yield i**2
...         
>>> f=generatorSample(5)
>>> f
<generator object generatorSample at 0x00000260CE70E7C8>
>>> item=iter(f)    # 通過內置函數iter獲得iterator
>>> next(item)      # 通過內置函數next獲取一個值
0
>>> next(item)      # 通過內置函數next獲取一個值
1
>>> for i in f:
...     print(i,end=" ")
...     
4 9 16              # 使用for迴圈獲取剩下的值

    下麵我們再用生成器生成Fibonacci數列，示例代碼如下所示：

def Fibonacci():
    first,second=0,1
    while True:
        first,second=second,first+second
        yield first

for f in Fibonacci():
    if f<100:
        print(f,end=" ")
    else:
        break

輸出結果如下所示：

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

16.4 反向迭代器：reversed迭代器

    使用內置函數reversed()，可以實現一個反向迭代器。如果一個可迭代對象實現了__reversed__()方法，則可使用reversed()函數獲得其反向可迭代對象。示例如下所示：

>>> reversed([1,2,3,4,5])
<list_reverseiterator object at 0x00000260CF0D8908>
>>> for item in reversed([1,2,3,4,5]):
...     print(item,end=" ")
...     
5 4 3 2 1

    實現一個可反向迭代的迭代器示例：

class CountSample:

    def __init__(self,startIndex):
        self._startIndex=startIndex

    # 正向迭代
    def __iter__(self):
        n=self._startIndex
        while n > 0:
            yield n
            n-=1

    # 反向迭代
    def __reversed__(self):
        n=1
        while n<= self._startIndex:
            yield n
            n+=1

if __name__ == '__main__':
    obj=CountSample(10)
    print("正向迭代")
    for item in obj :
        print(item,end=" ")
    print("\n反向迭代")
    for item in reversed(obj):
        print(item,end=" ")

輸出結果如下所示：

正向迭代
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
反向迭代
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

16.5 生成器表達式

    使用生成器表達式，可以簡便快捷返回一個生成器。生成器表達式的語法和前面所講的列表解析式基本一樣，區別在於生成器表達式使用()代表[]，基本使用格式如下所示：

( expr for iterVar in iterable )
( expr for iterVar in iterable if condition)

    表達式expr使用每次迭代內容iterVar，計算生成一個列表。如果在指定條件表達式condition，則只有滿足條件的iterable元素參與迭代。如下所示：

>>> (i**2 for i in range(10))
<generator object <genexpr> at 0x00000260CF0B0EC8> # 輸出表明是一個生成器
>>> for item in (i**2 for i in range(10)):
...     print(item,end=" ")
...     
0 1 4 9 16 25 36 49 64 81

>>> for item in (i**2 for i in range(10) if i%2==0):
...     print(item,end=" ")
0 4 16 36 64

16.5 小結

  • 1.可迭代對象（iterable）：可迴圈迭代的對象稱為可迭代對象
  • 2.迭代器（iterator）： 實現了__iter__()和__next__()的對象，__iter__返回迭代器自身，__next__返回迭代器中的下一個值，如果沒有元素，則拋出StopIteration異常
  • 3.生成器（generator）：一種特殊的迭代器，使用關鍵字yield定義，生成器一定是迭代器，反之則不成立。
  • 4.迭代對象與迭代器的示意圖如下所示：

160501迭代對象與迭代器.png

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