Python基礎-16生成器-迭代器

16.生成器-迭代器

? ? 可回圈迭代的物件稱為可迭代物件，迭代器和生成器函式是可迭代物件，在Python中提供了定義迭代器和生成器的協議和方法，

16.1 迭代和可迭代物件

16.1.1 可迭代物件、迭代器和可迭代協議

1.可迭代物件

? ? 在Python中，實作了__iter__()的物件是可迭代物件(Iterable)，使用內置函式iter(obj)，可以呼叫可迭代物件obj的__iter__()方法，并回傳一個迭代器(iterator)，如字串、元組、串列等都是可迭代物件，生成器函式和生成器運算式也是可迭代物件，判斷一個物件是否為可迭代物件，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

? ? 實作了__next__的物件是迭代器，可以使用內置函式next()，呼叫迭代器的__next__()方法，依次回傳下一個值，如果沒有值，則拋出例外StopIteration，使用迭代器可以實作物件的迭代回圈，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

? ? 迭代器物件必須實作兩個方法__iter__()和__next__()，這兩個方法被稱為迭代器協議，__iter__()用于回傳物件本身，以方便使用回圈陳述句（for）進行迭代，__next__()用于回傳下一元素，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 可迭代物件的迭代：iter和next函式

? ? 使用內置函式iter(iterable)，可以回傳可迭代物件iterable的迭代器；使用內置函式next()函式，可依次回傳迭代器物件的下一個值，如果沒有值，則拋出例外StopIteration，示例如下所示：

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

? ? 除了使用next函式個，也可以使用while回圈可迭代物件，如下所示：

temp=[1,2,3,4]
v=iter(temp)
while True:
    try:
        value=https://www.cnblogs.com/surpassme/p/next(v)
    except StopIteration:
        break
    print(value,end=" ")

運行結果如下所示：

1 2 3 4

16.1.3 可迭代物件的迭代：for陳述句

? ? 實際專案中，通常會使用for陳述句實作可迭代物件的迭代，Python中的for回圈實作了自動迭代可迭代物件的功能，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 自定義可迭代物件和迭代器

? ? 創建一個類，定義__iter__()和__next__()兩個方法，實體化該類的物件，即為可迭代物件，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 生成器函式

? ? 在函式定義中，如果使用關鍵字yield陳述句代替return回傳一個值，則表示定義了一個生成器函式（generator)，生成器函式使用yield陳述句回傳一個值，然后保存當前函式的整個執行狀態，等待下一次呼叫，生成器函式是一個迭代器，是可迭代物件，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)    # 通過內置函式iter獲得iterator
>>> next(item)      # 通過內置函式next獲取一個值
0
>>> next(item)      # 通過內置函式next獲取一個值
1
>>> for i in f:
...     print(i,end=" ")
...     
4 9 16              # 使用for回圈獲取剩下的值

? ? 下面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

? ? 使用內置函式reversed()，可以實作一個反向迭代器，如果一個可迭代物件實作了__reversed__()方法，則可使用reversed()函式獲得其反向可迭代物件，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

? ? 實作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 生成器運算式

? ? 使用生成器運算式，可以簡便快捷回傳一個生成器，生成器運算式的語法和前面所講的串列決議式基本一樣，區別在于生成器運算式使用()代表[]，基本使用格式如下所示：

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

? ? 運算式expr使用每次迭代內容iterVar，計算生成一個串列，如果在指定條件運算式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.可迭代物件（iterable）：可回圈迭代的物件稱為可迭代物件
• 2.迭代器（iterator）： 實作了__iter__()和__next__()的物件，__iter__回傳迭代器自身，__next__回傳迭代器中的下一個值，如果沒有元素，則拋出StopIteration例外
• 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.迭代物件與迭代器的示意圖如下所示：

本文地址：https://www.cnblogs.com/surpassme/p/13028211.html
本文同步在微信訂閱號上發布，如各位小伙伴們喜歡我的文章，也可以關注我的微信訂閱號：woaitest，或掃描下面的二維碼添加關注：

標籤：Python

上一篇：Django restframework視圖訪問流程原始碼剖析

下一篇：Python基礎-17物件參考和拷貝