python迭代器与生成器答案_史上最全 Python 迭代器与生成器
原標題：史上最全 Python 迭代器與生成器
作者：浪子燕青
鏈接：http://www.langzi.fun/迭代器與生成器.html
迭代器與可迭代對象
概念
迭代器：是訪問數據集合內元素的一種方式，一般用來遍歷數據，但是他不能像列表一樣使用下標來獲取數據，也就是說迭代器是不能返回的。
Iterator：迭代器對象，必須要實現next魔法函數
Iterable：可迭代對象，繼承Iterator，必須要實現iter魔法函數
比如：
fromcollections importIterable,Iterator
a = [ 1, 2, 3]
print(isinstance(a,Iterator))
print(isinstance(a,Iterable))
返回結果：
False
True
在Pycharm中使用alt+b進去list的源碼中可以看到，在list類中有iter魔法函數，也就是說只要實現了iter魔法函數，那么這個對象就是可迭代對象。
上面的例子中a是一個列表，也是一個可迭代對象，那么如何才能讓這個a變成迭代器呢？使用iter()即可。
fromcollections importIterable,Iterator
a = [ 1, 2, 3]
a = iter(a)
print(isinstance(a,Iterator))
print(isinstance(a,Iterable))
print(next(a))
print( '----')
forx ina:
print(x)
返回結果：
True
True
1
----
2
3
可以看到現在a是可迭代對象又是一個迭代器，說明列表a中有iter方法，該方法返回的是迭代器，這個時候使用next就可以獲取a的下一個值，但是要記住迭代器中的數值只能被獲取一次。
梳理迭代器(Iterator)與可迭代對象(Iterable)的區別：
可迭代對象：繼承迭代器對象，可以用for循環(說明實現了iter方法)
迭代器對象：可以用next獲取下一個值(說明實現了next方法)，但是每個值只能獲取一次，單純的迭代器沒有實現iter魔法函數，所以不能使用for循環
只要可以用作for循環的都是可迭代對象
只要可以用next()函數的都是迭代器對象
列表,字典,字符串是可迭代對象但是不是迭代器對象，如果想變成迭代器對象可以使用iter()進行轉換
Python的for循環本質上是使用next()進行不斷調用，for循環的是可迭代對象，可迭代對象中有iter魔法函數，可迭代對象繼承迭代器對象，迭代器對象中有next魔法函數
一般由可迭代對象變迭代器對象
可迭代對象
可迭代對象每次使用for循環一個數組的時候，本質上會從類中嘗試調用iter魔法函數，如果類中有iter魔法函數的話，會優先調用iter魔法函數，當然這里切記iter方法必須要返回一個可以迭代的對象，不然就會報錯。
如果沒有定義iter魔法函數的話，會創建一個默認的迭代器，該迭代器調用getitem魔法函數，如果你沒有定義iter和getitem兩個魔法函數的話，該類型就不是可迭代對象，就會報錯。
比如：
classs:
def__init__(self,x):
self.x = x
def__iter__(self):
returniter(self.x)
# 這里必須要返回一個可以迭代的對象
# def __getitem__(self, item):
# return self.x[item]
# iter和getitem其中必須要實現一個
a = s( '123')
# 這里的a就是可迭代對象
# 這里不能調用next(a)方法，因為沒有定義
forx ina:
print(x)
這里把注釋符去掉返回結果也是一樣的，返回結果：
1
2
3迭代器對象
一開始提起，iter搭配Iterable做可迭代對象，next搭配Iterator做迭代器。next()接受一個迭代器對象，作用是獲取迭代器對象的下一個值，迭代器是用來做迭代的，只會在需要的時候產生數據。
和可迭代對象不同，可迭代對象一開始是把所有的列表放在一個變量中，然后用getitem方法不斷的返回數值，getitem中的item就是索引值。
但是next方法并沒有索引值，所以需要自己維護一個索引值，方便獲取下一個變量的位置。
classs:
def__init__(self,x):
self.x = x
# 獲取傳入的對象
self.index = 0
# 維護索引值
def__next__(self):
try:
result = self.x[self.index]
# 獲取傳入對象的值
exceptIndexError:
# 如果索引值錯誤
raiseStopIteration
# 拋出停止迭代
self.index += 1
# 索引值+1，用來獲取傳入對象的下一個值
returnresult
# 返回傳入對象的值
a = s([ 1, 2, 3])
print(next(a))
print( '----------')
forx ina:
# 類中并沒有iter或者getitem魔法函數，不能用for循環，會報錯
print(x)
返回結果：
Traceback (most recent call last):
1
----------
File "C:/CODE/Python進階知識/迭代協議/迭代器.py", line 34, in
forx ina:
TypeError: 's'object isnotiterable
上面一個就是完整的迭代器對象，他是根據自身的索引值來獲取傳入對象的下一個值，并不是像可迭代對象直接把傳入對象讀取到內存中，所以對于一些很大的文件讀取的時候，可以一行一行的讀取內容，而不是把文件的所有內容讀取到內存中。
這個類是迭代器對象，那么如何才能讓他能夠使用for循環呢？那就讓他變成可迭代對象，只需要在類中加上iter魔法函數即可。
classs:
def__init__(self,x):
self.x = x
# 獲取傳入的對象
self.index = 0
# 維護索引值
def__next__(self):
try:
result = self.x[self.index]
# 獲取傳入對象的值
exceptIndexError:
# 如果索引值錯誤
raiseStopIteration
# 拋出停止迭代
self.index += 1
# 索引值+1，用來獲取傳入對象的下一個值
returnresult
# 返回傳入對象的值
def__iter__(self):
returnself
a = s([ 1, 2, 3])
print(next(a))
print( '----------')
forx ina:
print(x)
返回結果：
1
----------
2
3
可以看到這個時候運行成功，但是這個對象還是屬于迭代器對象，因為在next獲取下一個值會報錯。
知識整理
根據上面的代碼提示，得到規律：
iter讓類變成可迭代對象，next讓類變成迭代器(要維護索引值)。
可迭代對象可以用for循環，迭代器可以用next獲取下一個值。
迭代器如果想要變成可迭代對象用for循環，就要在迭代器內部加上iter魔法函數
可迭代對象如果想要能用next魔法函數，使用自身類中的iter()方法即可變成迭代器對象
classs:
def__init__(self,x):
self.x = x
self.index = 0
def__next__(self):
try:
result = self.x[self.index]
exceptIndexError:
raiseStopIteration
self.index += 1
returnresult
classb:
def__init__(self,x):
self.x = x
def__iter__(self):
returns(self.x)
a = b([ 1, 2, 3])
forx ina:
print(x)
返回結果：
1
2
3
這個時候是不能再用next方法了，應為類b是一個可迭代對象，并非迭代器，這個時候不能用next方法，但是可以讓類b繼承類s，這樣就能用next()方法獲取下一個值，但是你的類b中要存在索引值，不然會報錯，如下代碼:
classs:
def__init__(self,x):
self.x = x
# 獲取傳入的對象
self.index = 0
# 維護索引值
def__next__(self):
try:
result = self.x[self.index]
# 獲取傳入對象的值
exceptIndexError:
# 如果索引值錯誤
raiseStopIteration
# 拋出停止迭代
self.index += 1
# 索引值+1，用來獲取傳入對象的下一個值
returnresult
# 返回傳入對象的值
# def __iter__(self):
# return self
classb(s):
def__init__(self,x):
self.x = x
self.index = 0
def__iter__(self):
returns(self.x)
a = b([ 1, 2, 3])
print(next(a))
print(next(a))
返回結果：
1
2
可以這么做，但是沒必要，因為這樣違反了設計原則。
迭代器的設計模式
迭代器模式：提供一種方法順序訪問一個聚合對象中的各種元素，而又不暴露該對象的內部
表示。
迭代器的設計模式是一種經典的設計模式，根據迭代器的特性(根據索引值讀取下一個內容，不一次性讀取大量數據到內存)不建議將next和iter都寫在一個類中去實現。
新建一個迭代器，用迭代器維護索引值，返回根據索引值獲取對象的數值，新建另一個可迭代對象，使用iter方法方便的循環迭代器的返回值。
生成器
生成器：函數中只要有yield，這個函數就會變成生成器。每次運行到yield的時候，函數會暫停，并且保存當前的運行狀態，返回返回當前的數值，并在下一次執行next方法的時候，又從當前位置繼續往下走。
簡單用法
舉個例子：
defgen():
yield1
# 返回一個對象，這個對象的值是1
defret():
return1
# 返回一個數字1
g = gen()
r = ret()
print(g,r)
print(next(g))
返回結果：
1
1
可以看到return是直接返回數值1，yield是返回的一個生成器對象，這個對象的值是1，使用next(g)或者for x in g:print x 都是可以獲取到他的內容的，這個對象是在python編譯字節碼的時候就產生。
defgen():
yield1
yield11
yield111
yield1111
yield11111
yield111111
# 返回一個對象，這個對象內的值是1和11,111...
defret():
return1
return3
# 第二個return是無效的
g = gen()
r = ret()
print(g,r)
print(next(g))
forx ing:
print(x)
返回結果：
1
1
11
111
1111
11111
111111
就像迭代器的特性一樣，獲取過一遍的值是沒法再獲取一次的，并且不是那種一次把所有的結果求出放在內存或者說不是一次性讀取所有的內容放在內存中。
梳理特性：
使用yield的函數都是生成器函數
可以使用for循環獲取值，也可以使用next獲取生成器函數的值
原理
函數工作原理：函數的調用滿足“后進先出”的原則，也就是說，最后被調用的函數應該第一個返回，函數的遞歸調用就是一個經典的例子。顯然，內存中以“后進先出”方式處理數據的棧段是最適合用于實現函數調用的載體，在編譯型程序語言中，函數被調用后，函數的參數，返回地址，寄存器值等數據會被壓入棧，待函數體執行完畢，將上述數據彈出棧。這也意味著，一個被調用的函數一旦執行完畢，它的生命周期就結束了。
python解釋器運行的時候，會用C語言當中的PyEval_EvalFramEx函數創建一個棧幀，所有的棧幀都是分配再堆內存上，如果不主動釋放就會一直在里面。
Python 的堆棧幀是分配在堆內存中的，理解這一點非常重要！Python 解釋器是個普通的 C 程序，所以它的堆棧幀就是普通的堆棧。但是它操作的 Python 堆棧幀是在堆上的。除了其他驚喜之外，這意味著 Python 的堆棧幀可以在它的調用之外存活。(FIXME: 可以在它調用結束后存活)，這個就是生成器的核心原理實現。
Python腳本都會被python.exe編譯成字節碼的形式，然后python.exe再執行這些字節碼，使用dis即可查看函數對象的字節碼對象。
importdis
# 查看函數程序字節碼
a = 'langzi'
print(dis.dis(a))
print( '-'* 20)
defsb(admin):
print(admin)
print(dis.dis(sb))
返回結果：
10LOAD_NAME 0(langzi)
# 加載名字 為langzi
2RETURN_VALUE
# 返回值
None
--------------------
150LOAD_GLOBAL 0( print)
# 加載一個print函數
2LOAD_FAST 0(admin)
# 加載傳遞參數為admin
4CALL_FUNCTION 1
# 調用這個函數
6POP_TOP
# 從棧的頂端把元素移除出來
8LOAD_CONST 0( None)
# 因為該函數沒有返回任何值，所以加載的值是none
10RETURN_VALUE
# 最后把load_const的值返回(個人理解)
None
代碼函數運行的時候，python將代碼編譯成字節碼，當函數存在yield的時候，python會將這個函數標記成生成器，當調用這個函數的時候，會返回生成器對象，調用這個生成器對象后C語言中寫的函數會記錄上次代碼執行到的位置和變量。
再C語言中的PyGenObject中有兩個值，gi_frame(存儲上次代碼執行到的位置f_lasti的上次代碼執行到的變量f_locals),gi_code(存儲代碼)，使用dis也可以獲取到上次代碼執行的位置和值。
舉個例子：
importdis
defgen():
yield1
yield2
return666
g = gen()
# g是生成器對象
print(dis.dis(g))
print( '*'* 10)
print(g.gi_frame.f_lasti)
# 這里還沒有執行，返回的位置是-1
print(g.gi_frame.f_locals)
# 這里還沒有執行，返回的對象是{}
next(g)
print( '*'* 10)
print(g.gi_frame.f_lasti)
print(g.gi_frame.f_locals)
返回結果：
110LOAD_CONST 1( 1)
# 加載值為1
2YIELD_VALUE
4POP_TOP
126LOAD_CONST 2( 2)
8YIELD_VALUE
10POP_TOP
1312LOAD_CONST 3( 666)
14RETURN_VALUE
None
**********
- 1
# 因為還沒有執行，所以獲取的行數為 -1
{}
**********
2
# 這里開始執行了第一次，獲取的行數是2，2對應2 YIELD_VALUE就是前面加載的數值1
{}
# g.gi_frame.f_locals 是局部變量，你都沒定義那么獲取的結果自然是{}，你只需在代碼中加上user='admin'，這里的{}就會改變。
生成器可以在任何時候被任何函數恢復執行，因為它的棧幀實際上不在棧上而是在堆上。生成器在調用調用層次結構中的位置不是固定的，也不需要遵循常規函數執行時遵循的先進后出順序。因為這些特性，生成器不僅能用于生成可迭代對象，還可以用于實現多任務協作。
就是說只要拿到了這個生成器對象，就能對這個生成器對象進行控制，比如繼續執行暫停等待，這個就是協程能夠執行的理論原理。
應用場景
讀取文件，使用open(‘xxx’).read(2019)//打開一個文件，每次讀取2019個偏移量。文件a.txt是一行文字，但是特別長，這一行文字根據|符號分開，如何讀取？
寫入文件代碼：
# -*- coding:utf-8 -*-
importrandom
importthreading
importstring
importtime
t1 = time.time()
defwrite(x):
withopen( 'a.txt', 'a+') asa:
a.write(x + '||')
defrun():
forx inrange( 10000000):
strs = str(random.randint( 1000, 2000)) +random.choice(string.ascii_letters)* 10
write(strs)
forx inrange( 10):
t = threading.Thread(target=run)
t.start()
t2 = time.time()
print(t2 - t1)
讀取文件代碼：
# -*- coding:utf-8 -*-
defreadbooks(f, newline):
# f為傳入的文件名，newline為分隔符
buf = ""
# 緩存，處理已經讀出來的數據量
while1:
whilenewline inbuf:
# 緩存中的數據是否存在分隔符
pos = buf.index(newline)
# 如果存在就找到字符的位置,比如0或者1或者2
yieldbuf[:pos]
# 暫停函數，返回緩存中的從頭到字符的位置
buf = buf[pos + len(newline):]
# 緩存變成了，字符的位置到末尾
chunk = f.read( 2010* 10)
# 讀取2010*10的字符
ifnotchunk:
# 已經讀取到了文件結尾
yieldbuf
break
buf += chunk
# 加到緩存
withopen( 'a.txt', 'r') asf:
forline inreadbooks(f, '||'):
print(line)
●編號635，輸入編號直達本文返回搜狐，查看更多
責任編輯：
總結
以上是生活随笔為你收集整理的python迭代器与生成器答案_史上最全 Python 迭代器与生成器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： JavaScript中带示例的Strin
- 下一篇： python中的替换函数_python: