Python入门篇(八)之迭代器和生成器

迭代器和生成器

1、列表生成式

列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。
举个例子,要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))

>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?方法一是循环:

>>> L = []`
>>> for x in range(1, 11):
...    L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循环太繁琐,而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创建出来,十分有用,多写几次,很快就可以熟悉这种语法。

for循环后面还可以加上if判断,这样我们就可以筛选出仅偶数的平方:

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

小结:
运用列表生成式,可以快速生成list,可以通过一个list推导出另一个list,而代码却十分简洁。

2、生成器

    通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

    所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator

>> L = [x * x for x in range(10)]
>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>> g = (x * x for x in range(10))
>> g
<generator object &lt;genexpr&gt; at 0x1022ef630&gt;

创建Lg的区别仅在于最外层的[]和()L是一个list,而g是一个generator

我们可以直接打印出list的每一个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?

如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:

&gt;&gt; next(g)
0
&gt;&gt; next(g)
1
&gt;&gt; next(g)
4
&gt;&gt; next(g)
9
&gt;&gt; next(g)
16
&gt;&gt; next(g)
25
&gt;&gt; next(g)
36
&gt;&gt; next(g)
49
&gt;&gt; next(g)
64
&gt;&gt; next(g)
81
&gt;&gt; next(g)
Traceback (most recent call last):
File "&lt;stdin&gt;", line 1, in &lt;module&gt;
StopIteration

从前面我们知道一个概念:generator保存的是算法,每次调用next(g),就计算出g的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。

当然,上面这种不断调用next(g)实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:

&gt;&gt; g = (x * x for x in range(10))
&gt;&gt; for n in g:
...     print(n)
... 
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代它,并且不需要关心StopIteration的错误。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

注意,赋值语句:
    a, b = b, a + b
相当于:
    t = (b, a + b) # t是一个tuple
    a = t[0]
    b = t[1]

但不必显式写出临时变量t就可以赋值。

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数:
>>> fib(10)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
done

仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator

也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield b就可以了:

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b
        n += 1
    return "done"

print(fib(6))
f = fib(6)
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())

执行结果:
D:\Python18\venv\Scripts\python.exe D:/Python18/day04/斐波那契数列.py
<generator object fib at 0x0000000000BCB3B8>
1
1
2

断点分析:
(1)定义fib函数,传入参数为max
(2)将fib(6)传入6作为参数生成一个生成器并赋值给f,可以通过print(fib(6))查看生成器的内存地址;
(3)print(f.__next__()取出生成器的第一个值,此时会直接调用fib函数处理;
(4)初始值n=0、a=0、b=1,判断n&lt;6执行yield b保存了函数的中断状态,并返回了b的值。此时print(f.__next__()执行的结果为1
(5)再执行print(f.__next__()取第二个值,此时会跳回yield b,返回函数中断时保存的状态,然后执行a,b = b,a+b,此时a=b,即a=1;b=a+b,即b=1
(6)执行n += 1n的值加1,然后回到while循环判断;
(7)判断1 &lt; 6,继续执行yield b。继续保存函数中断状态,并返回b的值。此时返回print(f.__next__()的执行结果为1
(8)同理,再执行第三个print(f.__next__()取出第三个值,执行结果为2。从而最后的直接结果打印为:
1<br/>1<br/>2

这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行

在上面fib的例子,我们在循环过程中不断调用yield,就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环,不然就会产生一个无限数列出来。

同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代:

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b
        n += 1
    return "done"

for n in fib(6):
    print(n)

执行结果:
1
1
2
3
5
8

但是用for循环调用generator时,发现拿不到generatorreturn语句的返回值。如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIterationvalue中:

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1
    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b
        n += 1
    return "done"
f = fib(6)
while True:
   try:
       x = next(f)
       print(x)
   except StopIteration as e:
       print('Generator return value:', e.value)
       break

执行结果:
f: 1
f: 1
f: 2
f: 3
f: 5
f: 8
Generator return value: done

还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果:以下的执行相当于在串行的过程中实现了并发的效果,也成为协程。

#!/usr/bin/python
# _*_ coding:utf-8 _*_
# Aothr: Kim

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield
       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))

def producer(name):
    c = consumer('A')    #生成一个c的生成器
    c2 = consumer('B')   #生成一个c2的生成器
    c.__next__()        #执行producer()时,会直接调用到consumer,然后打印A 准备吃包子啦!到了yield直接中断
    c2.__next__()       #同上,打印B 准备吃包子啦!
    print("老子开始准备做包子啦!")
    for i in range(3):    #循环0~2的序列
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)   
        #此时使用send将i的值发送给yield,继续执行 print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name)),执行结果为:包子[0]来了,被[A]吃了!while True死循环又到了yield,中断函数。执行下一步。
        c2.send(i)   #同上,执行结果为:包子[0]来了,被[B]吃了!至此i=0执行完毕,继续下一个i=1的循环。

producer("alex")

执行结果:
A 准备吃包子啦!
B 准备吃包子啦!
老子开始准备做包子啦!
做了2个包子!
包子[0]来了,被[A]吃了!
包子[0]来了,被[B]吃了!
做了2个包子!
包子[1]来了,被[A]吃了!
包子[1]来了,被[B]吃了!
做了2个包子!
包子[2]来了,被[A]吃了!
包子[2]来了,被[B]吃了!

3、迭代器

一类是集合数据类型,如list、tuple、dict、set、str等;

一类是generator,包括生成器和带yieldgenerator function

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

而生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

生成器都是Iterator对象,但list、dict、str虽然是Iterable,却不是Iterator

list、dict、strIterable变成Iterator可以使用iter()函数:

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

你可能会问,为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator

这是因为PythonIterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Pythonfor循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的,例如:

for x in range(5):
    print(x)

实际上完全等价于:

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([0,1, 2, 3, 4])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break
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