完全理解 Python 迭代对象、迭代器、生成器

本文源自RQ作者的一篇博文,原文是Iterables vs. Iterators vs. Generators,俺写的这篇文章是按照自己的理解做的参考翻译,算不上是原文的中译版本,推荐阅读原文,谢谢网友指正。

在了解Python的数据结构时,容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起,难免让初学者一头雾水,我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚。

relations

容器(container)

容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取,可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中(也有一些特例,并不是所有的元素都放在内存,比如迭代器和生成器对象)在Python中,常见的容器对象有:

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

容器比较容易理解,因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子,里面可以塞任何东西。从技术角度来说,当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时,那么这个对象就可以认为是一个容器,比如 list,set,tuples都是容器对象:

询问某元素是否在dict中用dict的中key:

询问某substring是否在string中:

尽管绝大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每一个元素,但这并不是容器本身提供的能力,而是可迭代对象赋予了容器这种能力,当然并不是所有的容器都是可迭代的,比如:Bloom filter,虽然Bloom filter可以用来检测某个元素是否包含在容器中,但是并不能从容器中获取其中的每一个值,因为Bloom filter压根就没把元素存储在容器中,而是通过一个散列函数映射成一个值保存在数组中。

可迭代对象(iterable)

刚才说过,很多容器都是可迭代对象,此外还有更多的对象同样也是可迭代对象,比如处于打开状态的files,sockets等等。但凡是可以返回一个迭代器的对象都可称之为可迭代对象,听起来可能有点困惑,没关系,先看一个例子:

这里x是一个可迭代对象,可迭代对象和容器一样是一种通俗的叫法,并不是指某种具体的数据类型,list是可迭代对象,dict是可迭代对象,set也是可迭代对象。yz是两个独立的迭代器,迭代器内部持有一个状态,该状态用于记录当前迭代所在的位置,以方便下次迭代的时候获取正确的元素。迭代器有一种具体的迭代器类型,比如list_iteratorset_iterator。可迭代对象实现了__iter__方法,该方法返回一个迭代器对象。

当运行代码:

实际执行情况是:
iterable-vs-iterator.png

反编译该段代码,你可以看到解释器显示地调用GET_ITER指令,相当于调用iter(x)FOR_ITER指令就是调用next()方法,不断地获取迭代器中的下一个元素,但是你没法直接从指令中看出来,因为他被解释器优化过了。

迭代器(iterator)

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____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:

从一个有限序列中生成无限序列:

从无限的序列中生成有限序列:

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:

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prevcurr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:

  1. 为下一次调用next()方法修改状态
  2. 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__()__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:

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:

都可以用生成器函数来替换:

生成器表达式(generator expression)

生成器表达式是列表推倒式的生成器版本,看起来像列表推导式,但是它返回的是一个生成器对象而不是列表对象。

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____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

参考链接:https://docs.python.org/2/library/stdtypes.html#iterator-types

2 12 收藏 7 评论

相关文章

可能感兴趣的话题



直接登录
最新评论
跳到底部
返回顶部