Python3 迭代器和生成器

想要搞明白什麼是迭代器，首先要了解幾個名詞：容器（container）、迭代（iteration）、可迭代對象（iterable）、迭代器（iterator）、生成器（generator）。

看圖是否是更清楚點呢......

一 容器（container）

容器是一種把多個元素組織在一塊兒的數據結構，容器中的元素能夠逐個地迭代獲取，能夠用in, not in關鍵字判斷元素是否包含在容器中。一般這類數據結構把全部的元素存儲在內存中（也有一些特例，並非全部的元素都放在內存，好比迭代器和生成器對象）在Python中，常見的容器對象有：

• list, deque, ….
• set, frozensets, ….
• dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ….
• tuple, namedtuple, …
• str

容器比較容易理解，由於你就能夠把它看做是一個盒子、一棟房子、一個櫃子，裏面能夠塞任何東西。從技術角度來講，當它能夠用來詢問某個元素是否包含在其中時，那麼這個對象就能夠認爲是一個容器，好比 list，set，tuples都是容器對象。

print( 1 in [1, 2, 3])      # lists
# True
print(4 not in [1, 2, 3])
# True
print(1 in {1, 2, 3})      # sets
# True
print(4 not in {1, 2, 3})
# True
print(1 in (1, 2, 3))      # tuples
# True
print(4 not in (1, 2, 3))
# True

# 詢問某元素是否在dict中用dict的中key：

d = {1: 'foo', 2: 'bar', 3: 'qux'}
print(1 in d)
# True
print('foo' not in d)  # 'foo' 不是dict中的元素
# True

# 詢問某substring是否在string中：

s = 'foobar'
print('b' in s)
# True
print('x' not in s)
# True
print('foo' in s)
# True

儘管絕大多數容器都提供了某種方式來獲取其中的每個元素，但這並非容器自己提供的能力，而是可迭代對象賦予了容器這種能力，固然並非全部的容器都是可迭代的，好比：Bloom filter，雖然Bloom filter能夠用來檢測某個元素是否包含在容器中，可是並不能從容器中獲取其中的每個值，由於Bloom filter壓根就沒把元素存儲在容器中，而是經過一個散列函數映射成一個值保存在數組中。　　

二 迭代（iteration）

什麼是迭代，個人理解以下：

• 第一，迭代須要重複進行某一操做

• 第二，本次迭代的要依賴上一次的結果繼續往下作，若是中途有任何停頓，都不能算是迭代

下面來看幾個例子，能更好理解迭代的含義。

# 實例1
# 非迭代
count = 0
while count < 10:
    print("hello world")
    count += 1
    
# 實例2
# 迭代
count = 0
while count < 10:
    print(count)
    count += 1

實例1，僅僅只是在重複一件事,那就是不停的打印"hello world"，而且,這個打印的結果並不依賴上一次輸出的值。而實例2，就很好地說明迭代的含義，重複+繼續。　

三 可迭代對象 （iterable）

通俗的說就是在每一種數據類型對象中，都會有有一個__iter__()方法，正是由於這個方法，才使得這些基本數據類型變爲可迭代。 

當咱們運行如下代碼的時候：

x = [1,2,3]
for elem in x:
     print(elem)
     
# 運行結果：     
# 1
# 2
# 3

實際調用過程以下：

那麼如何判斷一個對象是不是可迭代呢？使用collections模塊的Iterable類型判斷

from collections import Iterable

print(isinstance('abc', Iterable)) # str是否可迭代
# True
print(isinstance([1,2,3], Iterable)) # list是否可迭代
# True
print(isinstance(123, Iterable)) # 整數是否可迭代
# False　　

四 迭代器（iterator）

通俗來說任何具備__next__()方法的對象都是迭代器，對迭代器調用__next__()方法能夠獲取下一個值。

五 生成器（generator）

生成器是一個用簡單的方式來完成迭代。簡單來講，Python的生成器是一個返回能夠迭代對象的函數。

那要怎麼建立生成器呢，很簡單的，在通常函數中使用yield關鍵字，能夠實現一個最簡單的生成器，此時這個函數變成一個生成器函數。yield與return返回相同的值，區別在於return返回後，函數狀態終止，而yield會保存當前函數的執行狀態，在返回後，函數又回到以前保存的狀態繼續執行。

看一下簡單的生成器實例吧：

def test():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
g=test()
print('來自函數',g)
print(g.__next__())
print(g.__next__())

# 運行結果
# 來自函數 <generator object test at 0x000000000072B8E0>
# 1
# 2 

生成器與通常函數有什麼區別呢？

• 生成器函數包含一個或者多個yield
• 當調用生成器函數時，函數將返回一個對象，可是不會馬上向下執行
• 像__iter__()和__next__()方法等是自動實現的，因此咱們能夠經過next()方法對對象進行迭代
• 一旦函數被yield，函數會暫停，控制權返回調用者
• 局部變量和它們的狀態會被保存，直到下一次調用
• 函數終止的時候，StopIteraion會被自動拋出 

來個例子看一下吧：

# 簡單的生成器函數
def my_gen():
     n=1
     print("first")
     # yield區域
     yield n

     n+=1
     print("second")
     yield n

     n+=1
     print("third")
     yield n

a=my_gen()
print("next method:")
# 每次調用a的時候，函數都從以前保存的狀態執行
print
print(next(a))(next(a))
print(next(a))

# 運行結果
# next method:
# first
# 1
# second
# 2
# third
# 3

print("for loop:")
# 與調用next等價的
b=my_gen()
for elem in my_gen():
    print(elem)

# 運行結果
# for loop:
# first
# 1
# second
# 2
# third
# 3

來看看使用循環的生成器

# 逆序yield出對象的元素
def rev_str(my_str):
    length=len(my_str)
    for i in range(length-1,-1,-1):
        yield my_str[i]

for char in rev_str("hello"):
    print(char)

# 運行結果
# o
# l
# l
# e
# h

六 生成器表達式

Python中，有一個列表生成方法，也就是常說的列表解析，提到列表解析就先要弄明白三元表達式的概念，什麼是三元表達式呢？來個實例看看吧

egg_list=[]
for i in range(10):
    egg_list.append('雞蛋%s' %i)
print(egg_list)
# ['雞蛋0', '雞蛋1', '雞蛋2', '雞蛋3', '雞蛋4', '雞蛋5', '雞蛋6', '雞蛋7', '雞蛋8', '雞蛋9']

# 使用三元表達式替換如上代碼
l=['雞蛋%s' %i for i in range(10)]
print(l)
# ['雞蛋0', '雞蛋1', '雞蛋2', '雞蛋3', '雞蛋4', '雞蛋5', '雞蛋6', '雞蛋7', '雞蛋8', '雞蛋9']

l1=['雞蛋%s' %i for i in range(10) if i > 5 ]
print(l1)
# ['雞蛋6', '雞蛋7', '雞蛋8', '雞蛋9']

# l2=['雞蛋%s' %i for i in range(10) if i > 5 else i] #沒有四元表達式
# print(l2)

l3=['雞蛋%s' %i for i in range(10) if i < 5] 
print(l3)
# ['雞蛋0', '雞蛋1', '雞蛋2', '雞蛋3', '雞蛋4']

瞭解了三元表達式，咱們再來看看什麼是生成器表達式，其實很簡單，就是把三元表達式中的[]換成()便可。

a=(x for x in range(10))
b=[x for x in range(10)]
# 這是錯誤的，由於生成器不能直接給出長度
# print("length a:",len(a))

# 輸出列表的長度
print("length b:",len(b))
# length b: 10
b=iter(b)
# 兩者輸出等價，不過b是在運行時開闢內存，而a是直接開闢內存
print(next(a))
print(next(b))