容器
以一段代码为例:
>>> 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就被称作容器(可迭代对象),y和z就被称作迭代器,像dict、set、list、file这种可通过for in等方式进行循环取值的,都可以被称作可迭代对象。在运行
x = [1, 2, 3]
for elem in x:
...
该段代码时,实际上程序的执行流程是 程序在对原list进行iter以后,不断调用next()方法,直到容器中值完全被取完。
迭代器
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:
>>> 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:
>>> 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:
>>> 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:
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:
from itertools import islice
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:
//不使用迭代器写法
def normal():
res = []
for x in range(10):
res.append(x)
return res
print normal()
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
//使用迭代器写法
def iter_normal():
for x in range(10):
yield x
val= iter_normal()
print val.next()
print val.next()
print list(val)
0
1
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
生成器表达式(generator expression)
>>> 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。
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