Python可迭代对象,迭代器,生成器的区别
来源:互联网 发布:菲律宾网络博客靠谱吗 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 16:48
本篇文章简单谈谈可迭代对象,迭代器和生成器之间的关系。
2)如果一个对象拥有__iter__方法,其是可迭代对象;如果一个对象拥有next方法,其是迭代器。
3)定义可迭代对象,必须实现__iter__方法;定义迭代器,必须实现__iter__和next方法。
其实该函数与迭代是息息相关的,通过在Python命令行中打印“help(iter)”得知其有以下两种用法。
用法一:iter(callable, sentinel)
不停的调用callable,直至其的返回值等于sentinel。其中的callable可以是函数,方法或实现了__call__方法的实例。
用法二:iter(collection)
1)用于返回collection对象的迭代器实例,这里的collection我认为表示的是可迭代对象,即该对象必须实现__iter__方法;事实上iter函数与__iter__方法联系非常紧密,iter()是直接调用该对象的__iter__(),并把__iter__()的返回结果作为自己的返回值,故该用法常被称为“创建迭代器”。
2)iter函数可以显示调用,或当执行“for i in obj:”,Python解释器会在第一次迭代时自动调用iter(obj),之后的迭代会调用迭代器的next方法,for语句会自动处理最后抛出的StopIteration异常。
具有yield关键字的函数都是生成器,yield可以理解为return,返回后面的值给调用者。不同的是return返回后,函数会释放,而生成器则不会。在直接调用next方法或用for语句进行下一次迭代时,生成器会从yield下一句开始执行,直至遇到下一个yield。
三者简要关系图
可迭代对象与迭代器
刚开始我认为这两者是等同的,但后来发现并不是这样;下面直接抛出结论:
1)可迭代对象包含迭代器。2)如果一个对象拥有__iter__方法,其是可迭代对象;如果一个对象拥有next方法,其是迭代器。
3)定义可迭代对象,必须实现__iter__方法;定义迭代器,必须实现__iter__和next方法。
你也许会问,结论3与结论2是不是有一点矛盾?既然一个对象拥有了next方法就是迭代器,那为什么迭代器必须同时实现两方法呢?
因为结论1,迭代器也是可迭代对象,因此迭代器必须也实现__iter__方法。介绍一下上面涉及到的两个方法:
1)__iter__()
该方法返回的是当前对象的迭代器类的实例。因为可迭代对象与迭代器都要实现这个方法,因此有以下两种写法。
写法一:用于可迭代对象类的写法,返回该可迭代对象的迭代器类的实例。
写法二:用于迭代器类的写法,直接返回self(即自己本身),表示自身即是自己的迭代器。
也许有点晕,没关系,下面会给出两写法的例子,我们结合具体例子看。
返回迭代的每一步,实现该方法时注意要最后超出边界要抛出StopIteration异常。
下面举个可迭代对象与迭代器的例子:
#!/usr/bin/env python# coding=utf-8class MyList(object): # 定义可迭代对象类 def __init__(self, num): self.data = num # 上边界 def __iter__(self): return MyListIterator(self.data) # 返回该可迭代对象的迭代器类的实例class MyListIterator(object): # 定义迭代器类,其是MyList可迭代对象的迭代器类 def __init__(self, data): self.data = data # 上边界 self.now = 0 # 当前迭代值,初始为0 def __iter__(self): return self # 返回该对象的迭代器类的实例;因为自己就是迭代器,所以返回self def next(self): # 迭代器类必须实现的方法 while self.now < self.data: self.now += 1 return self.now - 1 # 返回当前迭代值 raise StopIteration # 超出上边界,抛出异常my_list = MyList(5) # 得到一个可迭代对象print type(my_list) # 返回该对象的类型my_list_iter = iter(my_list) # 得到该对象的迭代器实例,iter函数在下面会详细解释print type(my_list_iter)for i in my_list: # 迭代 print i
运行结果:
其实该函数与迭代是息息相关的,通过在Python命令行中打印“help(iter)”得知其有以下两种用法。
用法一:iter(callable, sentinel)
不停的调用callable,直至其的返回值等于sentinel。其中的callable可以是函数,方法或实现了__call__方法的实例。
用法二:iter(collection)
1)用于返回collection对象的迭代器实例,这里的collection我认为表示的是可迭代对象,即该对象必须实现__iter__方法;事实上iter函数与__iter__方法联系非常紧密,iter()是直接调用该对象的__iter__(),并把__iter__()的返回结果作为自己的返回值,故该用法常被称为“创建迭代器”。
2)iter函数可以显示调用,或当执行“for i in obj:”,Python解释器会在第一次迭代时自动调用iter(obj),之后的迭代会调用迭代器的next方法,for语句会自动处理最后抛出的StopIteration异常。
通过上面的例子,相信对可迭代对象与迭代器有了更具体的认识,那么生成器与它们有什么关系呢?下面简单谈一谈
生成器
生成器是一种特殊的迭代器,生成器自动实现了“迭代器协议”(即__iter__和next方法),不需要再手动实现两方法。
生成器在迭代的过程中可以改变当前迭代值,而修改普通迭代器的当前迭代值往往会发生异常,影响程序的执行。
看一个生成器的例子:
#!/usr/bin/env python# coding=utf-8def myList(num): # 定义生成器 now = 0 # 当前迭代值,初始为0 while now < num: val = (yield now) # 返回当前迭代值,并接受可能的send发送值;yield在下面会解释 now = now + 1 if val is None else val # val为None,迭代值自增1,否则重新设定当前迭代值为valmy_list = myList(5) # 得到一个生成器对象print my_list.next() # 返回当前迭代值print my_list.next()my_list.send(3) # 重新设定当前的迭代值print my_list.next()print dir(my_list) # 返回该对象所拥有的方法名,可以看到__iter__与next在其中
运行结果:
具有yield关键字的函数都是生成器,yield可以理解为return,返回后面的值给调用者。不同的是return返回后,函数会释放,而生成器则不会。在直接调用next方法或用for语句进行下一次迭代时,生成器会从yield下一句开始执行,直至遇到下一个yield。
参考资料:
Python核心编程第二版11.10节,13.13.3节
完全理解Python迭代对象、迭代器、生成器
深入讲解Python中的迭代器和生成器
如何更好地理解Python迭代器和生成器
文中如有不恰当的地方,还望包容和指出,感谢
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