可迭代对象

先上一张图，来描述一个大概的关系：

在Python世界里，一切皆对象。对象根据定义的维度，又可以分为各种不同的类型，比如：文件对象，字符串对象，列表对象。。。等等。

那什么对象才能叫做可迭代对象呢？实现了__iter__方法的对象就叫做可迭代对象，只有实现了__iter__方法的对象才能被for循环迭代。

1. 典型容器(container)

容器就是一个用来存储多个元素的数据结构，容器中的元素可通过迭代获取，一次性加载所有元素到内存。

for循环迭代的流程如下：

1）调用可迭代对象的__iter__方法返回一个迭代器对象（iterator），这里便解释了为什么只要实现了__iter__方法才能被for遍历。

2）不断调用迭代器的__next__方法返回元素。

3）直到迭代完成后，处理 StopIteration 异常。

注：next()方法内部调用了对象的__next__()方法，iter()方法内部调用了对象的__iter__()方法。

from collections.abc import Iterable   # 可迭代对象
from collections.abc import Iterator   # 迭代器

x = [1, 2, 3]
print(isinstance(x, Iterable))   # True
print(isinstance(x, Iterator))   # False
for num in x:                    # 解释器解释完后其实变成这样子：for num in iter(x)，也等价于：for num in x.__iter__()
    print(num)

y = iter(x)       # 我们来直接操作返回的这个迭代器对象
print(next(y))    # 1
print(next(y))    # 2
print(next(y))    # 3

Python内置的enumerate函数可以把一个list或者tuple变成可以返回索引-元素对的可迭代对象，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身。

season = ['spring','summer','fall','winter']
print(enumerate(season))

"""
output:
<enumerate object at 0x00000217E72FDEC0>
"""

print(list(enumerate(season)))   # list函数可以将一个可迭代对象变成list

"""
output:
[(0, 'spring'), (1, 'summer'), (2, 'fall'), (3, 'winter')]
"""

for i, element in enumerate(season):
    print(i,element)
    
"""
output:
0 spring
1 summer
2 fall
3 winter
"""

2. 迭代器(Iterator)

- 迭代器是一个带状态的对象。之所以说是带状态的对象是因为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。

首先，迭代器必须能够获取下一个元素，故得有__next__方法，又迭代器本身也是可迭代对象，即也能被for循环遍历，所以必须同时实现__iter__和__next__方法。而

容器内部只实现了__iter__方法，它的遍历需要借助另外一个迭代器来完成。

1）__iter__()：该方法返回一个实例化的迭代器对象

2）__next__()：该方法返回下一个元素

注：对容器而言：里面实现的 __iter__ 方法返回的迭代器不是自己，而是任意一个实现了 __next__ 方法的对象，两个方法是分离的，换句话说：容器借助它人来

帮自己完成遍历。对迭代器而言：__iter__方法返回的迭代器实例就是自己，表示自身即是自己的迭代器，自己完成对自己的迭代。

- 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(不同于容器)。

- 迭代器实现了__next__方法，所以可以直接通过next()函数来返回下一个元素。

下面我们来自定义一个迭代器类：

class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 0, 1  # 初始化两个计数器 a，b

    def __iter__(self):
        return self            # 实例本身就是迭代对象，故返回自己。

    def __next__(self):
        # print("call __next__")
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b  # 计算下一个值
        if self.a > 10000:     # 退出循环的条件
            raise StopIteration()
        return self.a          # 返回下一个值

obj = Fib()
for n in obj:
    print(n)

# 第二次再迭代就没有输出了
for n in obj:
    print(n)

a. 执行上面这个代码的时候，为什么程序是正常结束的，而 StopIteration 异常没有报出来？

解释：for会循环显式地侦听StopIteration。for语句的目的是循环由迭代器提供的序列，而StopIteration是正常的，预期的信号，告诉谁没有什么更多的产物。

for不捕获被迭代的对象引发的其他异常，只捕获 StopIteration。

b. 为什么第二次迭代会没有输出呢？

解释：迭代器对象是一个带状态的不可逆的对象，由于第一次迭代就已经把所有元素都输出了，状态意味着结束了，第二次再迭代自然也就没有元素输出了。

而容器是每次都会重新去获取一个新的迭代器，它的迭代器与自身分离，故它们就可以多次遍历。

如果遇到第二次遍历无输出的一些问题，可以看看是迭代器对象还是容器对象。

alist = [1, 2, 3]
for x in alist:   # 等价于 for x in iter(alist)，每次都返回一个新的迭代器
    print(x)

# 再遍历，输出依然正常
for x in alist:
    print(x)

3. 生成器(generator)

为什么要有生成器？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。

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。

生成器的特点和迭代器一样：不会一次性把所有元素加载到内存，而是显示或者隐式调用 next 的时候才执行代码并生成返回结果(相同于迭代器，不同于容器)。

要创建一个generator，有很多种方法。

1）把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator

generator保存的是算法，每次可以调用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。

但是不断调用next(g)实在是太麻烦，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象，即也实现了__iter__方法。

g = (x * x for x in range(10))
print(type(g))   # <class 'generator'>

for n in g:
    print(n)

2）通过函数返回一个生成器对象

理解生成器函数最重要的是理解它的执行流程：普通函数是顺序执行，遇到 return 语句或者最后一行函数语句就返回。而生成器函数则类似于条件等待机制，

在函数执行过程中遇到 yield 时就返回并挂起函数，当再次调用 next 或者 for 循环取下一个元素(隐式调用next) 时，原本等待在 yield 处的函数

就会继续往下走，直到再遇到一个 yield。举一个简单的例子：

def fib(max_value):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max_value:
        yield b            # 此处会不停地挂起、执行、挂起、执行...直到抛出StopIteration
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

for x in fib(10):
    print(x)

生成器也是可以嵌套的，就类似于递归，下面举一个先序遍历树的例子，构造的树形如下：

==> 先序遍历输出：0 1 3 4 2 5

class Node:
    def __init__(self, value):
        self._value = value
        self._children = []

    def __repr__(self):
        return 'Node({!r})'.format(self._value)

    def add_child(self, node):
        self._children.append(node)

    def __iter__(self):
        return iter(self._children)

    def depth_first(self):
        yield self
        for c in self:    # Node类实现了__iter__方法，故可以被for迭代，返回的是 self._children 的迭代器，即实际上迭代的是 []
            for e in c.depth_first():   # 由子迭代器返回元素
                yield e                 # 然后自身再返回子迭代器返回的元素，并挂起，子迭代器也递归挂起

root = Node(0)
child1 = Node(1)
child2 = Node(2)
root.add_child(child1)
root.add_child(child2)
child1.add_child(Node(3))
child1.add_child(Node(4))
child2.add_child(Node(5))

for ch in root.depth_first():
    print(ch)         # 每次生成器返回一个 node 对象，并打印出该结点存储的 value

"""
output:
Node(0)
Node(1)
Node(3)
Node(4)
Node(2)
Node(5)
"""

生成器每次返回的是一个Node对象，那它是怎么嵌套的呢，下面给个示意图帮助理解：

由嵌套的生成器层层返回结果，并挂起自身，然后最上层的生成器再返回并挂起。

迭代器内部的__iter__方法必须得返回迭代器实例，由于生成器是一个特殊的迭代器，所以可以将__iter__定义成生成器，for循环隐式调用next后得到一个生成器对象。

class Countdown:
    def __init__(self, start):
        self.start = start

    def __iter__(self):   # 定义成生成器，可以避免去实现__next__方法
        n = self.start
        while n > 0:
            yield n
            n -= 1

for rr in Countdown(30):
    print(rr)

注：这种用类来封装生成器函数的做法，也可以通过内部的属性来记录更多的信息或者状态。

posted @ 2020-06-21 07:55 _yanghh 阅读(1368) 评论(0) 收藏举报

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