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完全理解Python迭代对象、迭代器、生成器

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。

完全理解Python迭代对象、迭代器、生成器

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(也有一些特列并不是所有的元素都放在内存)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:

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

询问某元素是否在dict中用dict的中key:

>>> d = {1: 'foo', 2: 'bar', 3: 'qux'} >>> assert 1 in d >>> assert 'foo' not in d  # 'foo' 不是dict中的元素  

询问某substring是否在string中:

>>> s = 'foobar' >>> assert 'b' in s >>> assert 'x' not in s >>> assert 'foo' in s  

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,可迭代对象与迭代器有一个非常重要的区别。先看一个例子:

>>> 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 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____next__ 方法(python2中是 next 方法,python3是 __next__ 方法),这两个方法对应内置函数 iter()next()__iter__ 方法返回可迭代对象本身,这使得他既是一个可迭代对象同时也是一个迭代器。

当运行代码:

x = [1, 2, 3] for elem in x:     ... 

实际执行情况是:

完全理解Python迭代对象、迭代器、生成器

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。

>>> import dis >>> x = [1, 2, 3] >>> dis.dis('for _ in x: pass')   1           0 SETUP_LOOP              14 (to 17)               3 LOAD_NAME                0 (x)               6 GET_ITER         >>    7 FOR_ITER                 6 (to 16)              10 STORE_NAME               1 (_)              13 JUMP_ABSOLUTE            7         >>   16 POP_BLOCK         >>   17 LOAD_CONST               0 (None)              20 RETURN_VALUE 

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 __next__() (python2中实现 next() )方法的对象都是迭代器,至于它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 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。 生成器有如下特征是它一定也是迭代器(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:

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,它特需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些流式代码,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:

def something():     result = []     for ... in ...:         result.append(x)     return result 

都可以用生成器函数来替换:

def iter_something():     for ... in ...:         yield x

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