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python迭代器,生成器详解

时间：2022-02-12 12:14     来源/作者：网民余某人

迭代器

聊迭代器前我们要先清楚迭代的概念：通常来讲从一个对象中依次取出数据，这个过程叫做遍历，这个手段称为迭代(重复执行某一段代码块，并将每一次迭代得到的结果作为下一次迭代的初始值)。

  • 可迭代对象(iterable)：是指该对象可以被用于for…in…循环，例如：集合，列表，元祖，字典，字符串，迭代器等。
    • 在python中如果一个对象实现了 __iter__方法，我们就称之为可迭代对象，可以查看set\list\tuple…等源码内部均实现了__iter__方法
    • 如果一个对象未实现__iter__方法，但是对其使用for…in则会抛出TypeError: ‘xxx' object is not iterable
    • 可以通过isinstance(obj,Iterable)来判断对象是否为可迭代对象。如：
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from collections.abc import Iterable
a: int = 1
print(isinstance(a, Iterable))  # False
b: str = "lalalalala"
print(isinstance(b, Iterable))  # True
c: set = set([1, 2])
print(isinstance(c, Iterable))  # True

我们也可以自己实现__iter__来将一个类实例对象变为可迭代对象：

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class MyIterable:
    def __iter__(self):
        pass
 
print(isinstance(MyIterable(), Iterable)) # True
  • 迭代器：对可迭代对象进行迭代的方式或容器，并且需要记录当前迭代进行到的位置。
    • 在python中如果一个对象同时实现了__iter__和__next__(获取下一个值)方法，那么它就是一个迭代器对象。
    • 可以通过内置函数next(iterator)，来获取当前迭代的值
    • 迭代器一定是可迭代对象，可迭代对象不一定是迭代器。
    • 如果可迭代对象遍历完后继续调用next()，则会抛出：StopIteration异常。
    • 自己实现一个迭代器对象：
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from collections.abc import Iterator, Iterable
class MyIterator:
    def __init__(self, array_list):
        self.array_list = array_list
        self.index = 0
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.index < len(self.array_list):
            val = self.array_list[self.index]
            self.index += 1
            return val
        else:
            raise StopIteration
# 父类如果是迭代器，子类也将是迭代器
class MySubIterator(MyIterator):
    def __init__(self):
        pass
 
myIterator = MyIterator([1, 2, 3, 4])
# 判断是否为可迭代对象
print(isinstance(myIterator, Iterable))  # True
# 判断是否为迭代器
print(isinstance(myIterator, Iterator))  # True
# 子类实例化
mySubIterator = MySubIterator()
print(isinstance(mySubIterator, Iterator))  # True
# 进行迭代
print(next(myIterator))  # 1
print(next(myIterator))  # 2
print(next(myIterator))  # 3
print(next(myIterator))  # 4
print(next(myIterator))  # raise StopIteration

迭代器优缺点：

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- 优点：迭代器对象表示的是一个数据流，可以在需要时才去调用next来获取一个值；因而本身在内存中始终只保留一个值，对于内存占用小可以存放无限数据流。优于其他容器需要一次将所有元素都存放进内存，如：列表、集合、字典...等
- 缺点：1.无法获取存放的元素长度，除非取完计数。2.只能向后取值，next()永远返回的是下一个值。取值不灵活，无法取出指定值(无法像字典的key,或列表的下标)，而且迭代器的生命周期是一次性的元素被迭代完则生命周期结束

生成器

义：在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator；同时生成器对象也是迭代器对象，所以他有迭代器的特性；例如支持for循环、next()方法…等

作用：对象中的元素是按照某种算法推算出来的，在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。

  • 简单生成器：通过将列表生成式[]改成()即可得到一个生成器对象
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# 列表生成式
_list = [i for i in range(10)]
print(type(_list))  # <class 'list'>
print(_list)  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 生成器
_generator = (i for i in range(10))
print(type(_generator))  # <class 'generator'>
print(_generator)  # <generator object <genexpr> at 0x7fbcd92c9ba0>
# 生成器对象取值
print(_generator.__next__())  # 0
print(next(_generator)) # 1
# 注意从第三个元素开始了！
for x in _generator:
    print(x)  # 2，3，4，5，6，7，8，9

因为生成器对象也有迭代器的特性，所以元素迭代完后继续调用next()方法则会引发StopIteration。

  • 函数对象生成器：带yield语句的函数对象的返回值则是个生成器对象。
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def gen_generator():
    yield 1
 
def generator():
    return 1
 
print(gen_generator(), type(gen_generator())) 
# <generator object gen_generator at 0x7fe68b2c8b30> <class 'generator'>
print(generator(), type(generator())) 
# 1 <class 'int'>

他与普通函数返回值有所不同，普通函数运行到return语句则直接返回代码不再执行；而生成器对象会运行到yield后返回，再下次调用时从yield语句后继续执行。如：

python迭代器,生成器详解

注意：yield 一次只会返回一个元素，即使返回的元素是个可迭代对象，也是一次性返回

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def gen_generator2():
    yield [1, 2, 3]
 
s = gen_generator2()
print(next(s))  # [1, 2, 3]
  • yield生成器高级应用：
  • send()方法，传递yield的值

python迭代器,生成器详解

借助send我们可以实现一个简单的生产者-消费者模式如：

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def consumer():
    r = ''
    while True:
        n = yield r
        if not n:
            return
        print(f'[CONSUMER] Consuming get params.. ({n})')
        if n == 3:
            r = '500 Error'
        else:
            r = '200 OK'
 
def produce(c):
    c.send(None)  # 启动生成器
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print(f'[PRODUCER] Producing with params.. ({n})')
        r = c.send(n)  # 一旦n有值，则切换到consumer执行
        print(f'[PRODUCER] Consumer return : [{r}]')
        if not r.startswith('200'):
            print("消费者返回服务异常，则结束生产，并关闭消费者")
            c.close()  # 关闭生成器
            break
 
consume = consumer()
produce(consume)
# [PRODUCER] Producing with params.. (1)
# [CONSUMER] Consuming get params.. (1)
# [PRODUCER] Consumer return : [200 OK]
# [PRODUCER] Producing with params.. (2)
# [CONSUMER] Consuming get params.. (2)
# [PRODUCER] Consumer return : [200 OK]
# [PRODUCER] Producing with params.. (3)
# [CONSUMER] Consuming get params.. (3)
# [PRODUCER] Consumer return : [500 Error]
# 消费者返回服务异常，则结束生产，并关闭消费者
  • yield from iterable 语法，基本作用为：返回一个生成器对象，提供一个“数据传输的管道”，yield from iterable 是 for item in iterable: yield item的缩写；并且内部帮我们实现了很多异常处理，简化了编码复杂度。
  • yield 无法获取生成器return的返回值：
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def my_generator(n, end_case):
    for i in range(n):
        if i == end_case:
            return f'当 i==`{i}`时，中断程序。'
        else:
            yield i
 
g = my_generator(5, 2)  # 调用
for _i in g:  # for循环不会显式触发异常，故而无法获取到return的值
    print(_i)
# 输出：
# 0
# 1

从上面的例子可以看出，for迭代语句不会显式触发异常，故而无法获取到return的值，迭代到2的时候遇到return语句，隐式的触发了StopIteration异常，就终止迭代了，但是在程序中不会显示出来。

可以通过next()显示的触发StopIteration异常来获取返回值:

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def my_generator2(n, end_case):
    for i in range(n):
        if i == end_case:
            return f'当 i==`{i}`时，中断程序。'
        else:
            yield i
 
g = my_generator2(5, 2)  # 调用
try:
    print(next(g))  # 0
    print(next(g))  # 1
    print(next(g))  # 此处要触发end_case了
except StopIteration as exc:
    print(exc.value)  # 当 i==`2`时，中断程序。

使用yield from 可以简化成：

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def my_generator3(n, end_case):
    for i in range(n):
        if i == end_case:
            return f'当 i==`{i}`时，中断程序。'
        else:
            yield i
 
def wrap_my_generator(generator):  # 将my_generator的返回值包装成一个生成器
    result = yield from generator
    yield result
 
g = my_generator3(5, 2)  # 调用
for _ in wrap_my_generator(g):
    print(_)
# 输出：
# 0
# 1
# 当 i==`2`时，中断程序。

yield from 有以下几个概念名词：

1、调用方：调用委派生成器的客户端（调用方）代码（上文中的wrap_my_generator(g)）

2、委托生成器：包含yield from表达式的生成器函数(包装)，作用就是提供一个数据传输的管道（上文中的wrap_my_generator）

3、子生成器：yield from后面加的生成器函数（上文中的my_generator）

调用方是通过这个 “包装函数” 来与生成器进行交互的，即“调用方——>委托生成器——>生成器函数”
下面有个例子帮助大家理解

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# 子生成器
def average_gen():
    total = 0
    count = 0
    average = 0
    while True:
        new_num = yield average
        if new_num is None:
            break
        count += 1
        total += new_num
        average = total / count
    # 每一次return，都意味着当前协程结束。
    return total, count, average
 
# 委托生成器
def proxy_gen():
    while True:
        # 只有子生成器要结束（return）了，yield from左边的变量才会被赋值，后面的代码才会执行。
        total, count, average = yield from average_gen()
        print("总共传入 {} 个数值， 总和：{}，平均数：{}".format(count, total, average))
 
# 调用方
def main():
    calc_average = proxy_gen()
    next(calc_average)  # 激活协程
    calc_average.send(10)  # 传入：10
    calc_average.send(None)  # 结束协程
    print("================== 重开协程 ===================")
    calc_average.send(20)  # 传入：20
    calc_average.send(30)  # 传入：30
    calc_average.send(None)  # 结束协程
 
if __name__ == '__main__':
    main()
# 输出：
# 总共传入 1 个数值， 总和：10，平均数：10.0
# ================== 重开协程 ===================
# 总共传入 2 个数值， 总和：50，平均数：25.0

python迭代器,生成器详解

有兴趣的同学可以结合图和下方一起理解：

  • 迭代器（即可指子生成器）产生的值直接返还给调用者
  • 任何使用send()方法发给委派生产器（即外部生产器）的值被直接传递给迭代器。如果send值是None，则调用迭代器next()方法；如果不为None，则调用迭代器的send()方法。如果对迭代器的调用产生StopIteration异常，委派生产器恢复继续执行yield from后面的语句；若迭代器产生其他任何异常，则都传递给委派生产器。
  • 子生成器可能只是一个迭代器，并不是一个作为协程的生成器，所以它不支持.throw()和.close()方法,即可能会产生AttributeError 异常。
  • 除了GeneratorExit 异常外的其他抛给委派生产器的异常，将会被传递到迭代器的throw()方法。如果迭代器throw()调用产生了StopIteration异常，委派生产器恢复并继续执行，其他异常则传递给委派生产器。
  • 如果GeneratorExit异常被抛给委派生产器，或者委派生产器的close()方法被调用，如果迭代器有close()的话也将被调用。如果close()调用产生异常，异常将传递给委派生产器。否则，委派生产器将抛出GeneratorExit 异常。
  • 当迭代器结束并抛出异常时，yield from表达式的值是其StopIteration 异常中的第一个参数。
  • 一个生成器中的return expr语句将会从生成器退出并抛出 StopIteration(expr)异常。

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注服务器之家的更多内容！

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45005677/article/details/120707139

标签：
Python 生成器 迭代器 

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