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完全理解 Python 迭代对象、迭代器、生成器
在了解Python的数据结构时,容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起,难免让初学者一头雾水,我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚。
容器(container)
容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取,可以用in
, not in
关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中(也有一些特例,并不是所有的元素都放在内存,比如迭代器和生成器对象)在Python中,常见的容器对象有:
- list, deque, ….
- set, frozensets, ….
- dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ….
- tuple, namedtuple, …
- str
容器比较容易理解,因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子,里面可以塞任何东西。从技术角度来说,当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时,那么这个对象就可以认为是一个容器,比如 list,set,tuples都是容器对象:
1
2
3
4
5
6
|
>>>
assert
1
in
[
1
,
2
,
3
]
# lists
>>>
assert
4
not
in
[
1
,
2
,
3
]
>>>
assert
1
in
{
1
,
2
,
3
}
# sets
>>>
assert
4
not
in
{
1
,
2
,
3
}
>>>
assert
1
in
(
1
,
2
,
3
)
# tuples
>>>
assert
4
not
in
(
1
,
2
,
3
)
|
询问某元素是否在dict中用dict的中key:
1
2
3
|
>>>
d
=
{
1
:
'foo'
,
2
:
'bar'
,
3
:
'qux'
}
>>>
assert
1
in
d
>>>
assert
'foo'
not
in
d
# 'foo' 不是dict中的元素
|
询问某substring是否在string中:
1
2
3
4
|
>>>
s
=
'foobar'
>>>
assert
'b'
in
s
>>>
assert
'x'
not
in
s
>>>
assert
'foo'
in
s
|
尽管绝大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每一个元素,但这并不是容器本身提供的能力,而是可迭代对象赋予了容器这种能力,当然并不是所有的容器都是可迭代的,比如:Bloom filter,虽然Bloom filter可以用来检测某个元素是否包含在容器中,但是并不能从容器中获取其中的每一个值,因为Bloom filter压根就没把元素存储在容器中,而是通过一个散列函数映射成一个值保存在数组中。
可迭代对象(iterable)
刚才说过,很多容器都是可迭代对象,此外还有更多的对象同样也是可迭代对象,比如处于打开状态的files,sockets等等。但凡是可以返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象,听起来可能有点困惑,没关系,先看一个例子:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
>>>
x
=
[
1
,
2
,
3
]
>>>
y
=
iter
(
x
)
>>>
z
=
iter
(
x
)
>>>
next
(
y
)
1
>>>
next
(
y
)
2
>>>
next
(
z
)
1
>>>
type
(
x
)
<
class
'list'
>
>>>
type
(
y
)
<
class
'list_iterator'
>
|
这里x
是一个可迭代对象,可迭代对象和容器一样是一种通俗的叫法,并不是指某种具体的数据类型,list是可迭代对象,dict是可迭代对象,set也是可迭代对象。y
和z
是两个独立的迭代器,迭代器内部持有一个状态,该状态用于记录当前迭代所在的位置,以方便下次迭代的时候获取正确的元素。迭代器有一种具体的迭代器类型,比如list_iterator
,set_iterator
。可迭代对象实现了__iter__
方法,该方法返回一个迭代器对象。
当运行代码:
1
2
3
|
x
=
[
1
,
2
,
3
]
for
elem
in
x
:
.
.
.
|
实际执行情况是:
反编译该段代码,你可以看到解释器显示地调用GET_ITER
指令,相当于调用iter(x)
,FOR_ITER
指令就是调用next()
方法,不断地获取迭代器中的下一个元素,但是你没法直接从指令中看出来,因为他被解释器优化过了。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
>>>
import
dis
>>>
x
=
[
1
,
2
,
3
]
>>>
dis
.
dis
(
'for _ in x: pass'
)
1
0
SETUP
_LOOP
14
(
to
17
)
3
LOAD
_NAME
0
(
x
)
6
GET_ITER
>>
7
FOR
_ITER
6
(
to
16
)
10
STORE
_NAME
1
(
_
)
13
JUMP
_ABSOLUTE
7
>>
16
POP_BLOCK
>>
17
LOAD
_CONST
0
(
None
)
20
RETURN_VALUE
|
迭代器(iterator)
那么什么迭代器呢?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__()
(python2中实现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,至于它们到底是如何实现的这并不重要。
所以,迭代器就是实现了工厂模式的对象,它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回。有很多关于迭代器的例子,比如itertools
函数返回的都是迭代器对象。
生成无限序列:
1
2
3
4
5
6
|
>>>
from
itertools
import
count
>>>
counter
=
count
(
start
=
13
)
>>>
next
(
counter
)
13
>>>
next
(
counter
)
14
|
从一个有限序列中生成无限序列:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>>
from
itertools
import
cycle
>>>
colors
=
cycle
(
[
'red'
,
'white'
,
'blue'
]
)
>>>
next
(
colors
)
'red'
>>>
next
(
colors
)
'white'
>>>
next
(
colors
)
'blue'
>>>
next
(
colors
)
'red'
|
从无限的序列中生成有限序列:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
>>>
from
itertools
import
islice
>>>
colors
=
cycle
(
[
'red'
,
'white'
,
'blue'
]
)
# infinite
>>>
limited
=
islice
(
colors
,
0
,
4
)
# finite
>>>
for
x
in
limited
:
.
.
.
print
(
x
)
red
white
blue
red
|
为了更直观地感受迭代器内部的执行过程,我们自定义一个迭代器,以斐波那契数列为例:
1
2
3
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5
6
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8
9
10
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14
15
16
17
|
class
Fib
:
def
__init__
(
self
)
:
self
.
prev
=
0
self
.
curr
=
1
def
__iter__
(
self
)
:
return
self
def
__next__
(
self
)
:
value
=
self
.
curr
self
.
curr
+=
self
.
prev
self
.
prev
=
value
return
value
>>>
f
=
Fib
(
)
>>>
list
(
islice
(
f
,
0
,
10
)
)
[
1
,
1
,
2
,
3
,
5
,
8
,
13
,
21
,
34
,
55
]
|
Fib既是一个可迭代对象(因为它实现了__iter__
方法),又是一个迭代器(因为实现了__next__
方法)。实例变量prev
和curr
用户维护迭代器内部的状态。每次调用next()
方法的时候做两件事:
- 为下一次调用
next()
方法修改状态 - 为当前这次调用生成返回结果
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。
生成器(generator)
生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一,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:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
def
fib
(
)
:
prev
,
curr
=
0
,
1
while
True
:
yield
curr
prev
,
curr
=
curr
,
curr
+
prev
>>>
f
=
fib
(
)
>>>
list
(
islice
(
f
,
0
,
10
)
)
[
1
,
1
,
2
,
3
,
5
,
8
,
13
,
21
,
34
,
55
]
|
fib
就是一个普通的python函数,它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。
生成器在Python中是一个非常强大的编程结构,可以用更少地中间变量写流式代码,此外,相比其它容器对象它更能节省内存和CPU,当然它可以用更少的代码来实现相似的功能。现在就可以动手重构你的代码了,但凡看到类似:
1
2
3
4
5
|
def
something
(
)
:
result
=
[
]
for
.
.
.
in
.
.
.
:
result
.
append
(
x
)
return
result
|
都可以用生成器函数来替换:
1
2
3
|
def
iter_something
(
)
:
for
.
.
.
in
.
.
.
:
yield
x
|
生成器表达式(generator expression)
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。
1
2
3
4
5
|
>>>
a
=
(
x
*
x
for
x
in
range
(
10
)
)
>>>
a
<
generator
object
<
genexpr
>
at
0x401f08
>
>>>
sum
(
a
)
285
|
总结
- 容器是一系列元素的集合,str、list、set、dict、file、sockets对象都可以看作是容器,容器都可以被迭代(用在for,while等语句中),因此他们被称为可迭代对象。
- 可迭代对象实现了
__iter__
方法,该方法返回一个迭代器对象。 - 迭代器持有一个内部状态的字段,用于记录下次迭代返回值,它实现了
__next__
和__iter__
方法,迭代器不会一次性把所有元素加载到内存,而是需要的时候才生成返回结果。 - 生成器是一种特殊的迭代器,它的返回值不是通过
return
而是用yield
。
参考链接:https://docs.python.org/2/library/stdtypes.html#iterator-types