筆者學(xué)習(xí)Python已有一段時間，一直以為對于可迭代對象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)有一定理解了，直到看到《流暢的python》中的講解才有了更深的體會，話不多說，開始：

對于可迭代對象和迭代器常規(guī)的理解：若對象中實現(xiàn)了 __getitem__ 或者 __iter__ 方法，那么這個對象就是可迭代對象

2. 若對象中實現(xiàn)了 __next__ 和 __iter__ 方法，那么這個對象就是迭代器

3. 可迭代對象的背后其實是迭代器在起作用 (后面會說到)

那么什么是可迭代對象，事實上，python中的所有序列集合都是可迭代對象，并且他們都支持for循環(huán)遍歷。

>>> s = range(4)

>>> for i in s:

print(i)

0

1

2

3

>>> b = list(range(5))

>>> for i in b:

print(b)

0

1

2

3

4

>>> c = {'A':'a', 'B':'b', 'C':'c'}

>>> for key in c:

print(key)

A

B

C

>>> d = set([1,2,3,4])

>>> for i in d:

print(i)

1

2

3

4

為什么他們能夠使用for循環(huán)遍歷元素，背后就是迭代器在起作用，在執(zhí)行for循環(huán)時，可迭代對象通過iter()生成迭代器，然后遍歷迭代器中的元素。如果上述代碼不使用for想要達到相同的效果可以這樣做(用列表舉例說明)：

>>> a

[0, 1, 2, 3, 4]

>>> iter_a = iter(a)

>>> while 1:

try:

print(next(iter_a))

except StopIteration: # 獲取異常

del iter_a

break

0

1

2

3

4

del 作用是廢棄當(dāng)前迭代器對象，因為迭代器對象遍歷一次就無法再遍歷了，原因是迭代器對象中的__next__方法，當(dāng)通過next(a)方法(此處a為迭代器對象)依次獲取到a中的所有元素，直到輸出StopIteration異常。由于上述在for語句中已經(jīng)對異常進行了處理，所以我們并不會看到，其實每次執(zhí)行for語句遍歷可迭代對象時都生成了一個迭代器，遍歷完后就廢棄掉。

其次就是在可迭代對象中的__iter__ 方法是實現(xiàn)了一個迭代器。看下面實現(xiàn)了一個數(shù)組對象：

#coding:utf-8

class Array():

def __init__(self, maxsize=20): # 指定數(shù)組的長度，默認為20

self.maxsize = maxsize

self._items = [None] * maxsize

def __len__(self): # 查看數(shù)組長度

return len(self._items)

def __getitem__(self, index):

if index >= self.maxsize: # 索引從0開始

raise Exception('out of the index')

return self._items[index]

def __setitem__(self, index, item):

if index >= self.maxsize: # 索引從0開始

raise Exception('out of the index')

self._items[index] = item

def clear(self):

for i,value in enumerate(self._items):

self._items[i] = None

def __iter__(self):

for item in self._items:

yield item

def append(self,item): # 尾部添加

self._items += [item]

在數(shù)組對象中實現(xiàn)了__iter__方法，在此方法中利用yield實現(xiàn)了生成器(生成器和迭代器在一般情況下，沒有區(qū)別。可以說所有生成器對象都是迭代器對象，有一點細微的區(qū)別：生成器對象更傾向于在無限中集合中惰性的輸出需要的數(shù)據(jù)，而迭代器更傾向于在實現(xiàn)已知道所有數(shù)據(jù)的情況下惰性輸出需要的數(shù)據(jù)，恰當(dāng)?shù)睦泳褪庆巢瞧鯏?shù)列，可以用生成器實現(xiàn)一個斐波那契數(shù)列，但因為該數(shù)列的元素是無限多個，所以說其是迭代器實現(xiàn)的就沒有說由生成器實現(xiàn)的說法恰當(dāng))

而在迭代器中也實現(xiàn)了__iter__方法，不過在迭代器中的__iter__方法是實現(xiàn)了如下的內(nèi)容：

def __iter__(self):

return self

在迭代器對象中的__iter__方法，返回了迭代器本身。這樣做的原因是，在需要可迭代對象的地方能夠使用迭代器。這個話可能有點繞，不過你想：對于可迭代對象，利用for循環(huán)其實利用__iter__方法生成了迭代器；那么如果對于迭代器，利用for循環(huán)呢，那么不也是利用__iter__方法生成迭代器嗎？但是這里不用生成，因為它本身就是迭代器，所以在迭代器對象中的__iter__方法實現(xiàn)了返回了迭代器本身。

判斷一個對象是否是迭代器，可以利用collections庫中的abc，它封裝了API，比如：

>>> from collections import abc

>>> s = range(9)

>>> isinstance(s, abc.Iterator)

False

>>> f = iter(list(s))

>>> isinstance(f, abc.Iterator)

True

如上，當(dāng)然你也可以使用next()方法直接看能否輸出對象中的元素。不過利用上述的方法能夠在程序中合理的區(qū)分迭代器和可迭代對象哦。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python3迭代器和可迭代对象_一文读懂 Python3 可迭代对象、迭代器、生成器区别...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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