Python中的迭代器和生成器

本文以实例详解了python的迭代器与生成器,具体如下所示:

1. 迭代器概述:
 
迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。
 
1.1 使用迭代器的优点
 
对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple、list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值)。但对于无法随机访问的数据结构(比如set)而言,迭代器是唯一的访问元素的方式。

另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件,或是斐波那契数列等等。

迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口,只要定义了__iter__()方法对象,就可以使用迭代器访问。
 
迭代器有两个基本的方法
 
next方法:返回迭代器的下一个元素
__iter__方法:返回迭代器对象本身
下面用生成斐波那契数列为例子,说明为何用迭代器
 
示例代码1

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def fab(max):
 n, a, b = 0, 0, 1
 while n < max:
   print b
   a, b = b, a + b
   n = n + 1

直接在函数fab(max)中用print打印会导致函数的可复用性变差,因为fab返回None。其他函数无法获得fab函数返回的数列。
 
示例代码2

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def fab(max):
 L = []
 n, a, b = 0, 0, 1
 while n < max:
   L.append(b)
   a, b = b, a + b
   n = n + 1
 return L

代码2满足了可复用性的需求,但是占用了内存空间,最好不要。
 
示例代码3
 
对比:
 

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for i in range(1000): pass
for i in xrange(1000): pass

前一个返回1000个元素的列表,而后一个在每次迭代中返回一个元素,因此可以使用迭代器来解决复用可占空间的问题
 

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class Fab(object):
 def __init__(self, max):
   self.max = max
   self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1
 
 def __iter__(self):
   return self
 
 def next(self):
   if self.n < self.max:
     r = self.b
     self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
     self.n = self.n + 1
     return r
   raise StopIteration()

执行

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>>> for key in Fabs(5):
  print key

Fabs 类通过 next() 不断返回数列的下一个数,内存占用始终为常数  

1.2 使用迭代器

使用内建的工厂函数iter(iterable)可以获取迭代器对象:

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>>> lst = range(5)
>>> it = iter(lst)
>>> it
<listiterator object at 0x01A63110>

使用next()方法可以访问下一个元素:

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>>> it.next()
  
>>> it.next()
  
>>> it.next()

python处理迭代器越界是抛出StopIteration异常

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>>> it.next()
  
>>> it.next
<method-wrapper 'next' of listiterator object at 0x01A63110>
>>> it.next()
  
>>> it.next()
  
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#27>", line 1, in <module>
  it.next()
StopIteration

了解了StopIteration,可以使用迭代器进行遍历了

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lst = range(5)
it = iter(lst)
try:
  while True:
    val = it.next()
    print val
except StopIteration:
  pass

事实上,因为迭代器如此普遍,python专门为for关键字做了迭代器的语法糖。在for循环中,Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器,自动调用next()获取元素,还完成了检查StopIteration异常的工作。如下

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>>> a = (1, 2, 3, 4)
>>> for key in a:
  print key

首先python对关键字in后的对象调用iter函数迭代器,然后调用迭代器的next方法获得元素,直到抛出StopIteration异常。

1.3 定义迭代器
 
下面一个例子——斐波那契数列
 

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# -*- coding: cp936 -*-
class Fabs(object):
  def __init__(self,max):
    self.max = max
    self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 #特别指出:第0项是0,第1项是第一个1.整个数列从1开始
  def __iter__(self):
    return self
  def next(self):
    if self.n < self.max:
      r = self.b
      self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
      self.n = self.n + 1
      return r
    raise StopIteration()
  
print Fabs(5)
for key in Fabs(5):
  print key

结果

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<__main__.Fabs object at 0x01A63090>

2. 迭代器

带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),几个例子说明下(还是用生成斐波那契数列说明)
 
可以看出代码3远没有代码1简洁,生成器(yield)既可以保持代码1的简洁性,又可以保持代码3的效果
 
示例代码4 
 

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def fab(max):
  n, a, b = 0, 0, 1
  while n < max:
    yield b
    a, b = b, a + b
    n = n = 1

执行

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>>> for n in fab(5):
  print n

简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable 对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。
 
也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法(因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法),这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程:

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>>> f = fab(3)
>>> f.next()
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>>> f.next()
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>>> f.next()
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>>> f.next()
  
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#62>", line 1, in <module>
  f.next()
StopIteration

return作用

在一个生成器中,如果没有return,则默认执行到函数完毕;如果遇到return,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代。例如
 

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>>> s = fab(5)
>>> s.next()
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>>> s.next()
  
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#66>", line 1, in <module>
  s.next()
StopIteration

示例代码5  文件读取

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def read_file(fpath):
 BLOCK_SIZE = 1024
 with open(fpath, 'rb') as f:
   while True:
     block = f.read(BLOCK_SIZE)
     if block:
       yield block
     else:
       return

如果直接对文件对象调用 read() 方法,会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield,我们不再需要编写读文件的迭代类,就可以轻松实现文件读取。

 

转载自http://www.jb51.net/article/52234.htm

再贴几个例子感受一下

def fab(max):
    a,b = 0,1
    while a < max:
        yield a
        print a
        a, b = b, a+b
 
for i in fab(20):
    print i,","
0 ,
0
1 ,
1
1 ,
1
2 ,
2
3 ,
3
5 ,
5
8 ,
8
13 ,
13
def power(values):
    for value in values:
        print 'powering %s' %value
        yield value
def adder(values):
    for value in values:
        print 'adding to %s' %value
        if value%2==0:
            yield value+3
        else:
            yield value+2
elements = [1,4,7,9,12,19]
values = power(elements)
#print type(values)
res = adder(values)
#print type(res)
print res.next()
print res.next()
print res.next()
print res.next()
powering 1
adding to 1
3
powering 4
adding to 4
7
powering 7
adding to 7
9
powering 9
adding to 9
11
def psychologist():
    print 'Please tell me your problems'
    while True:
        answer = (yield)
        if answer is not None:
            if answer.endswith('?'):
                print ("Don't ask yourself too much questions")
            elif 'good' in answer:
                print "A that's good, go on"
            elif 'bad' in answer:
                print "Don't be so negative"
free = psychologist()
print free.next()
print free.send('I feel bad')
print free.send("Why I shouldn't ?")
print free.send("ok then i should find what is good for me")
Please tell me your problems
None
Don't be so negative
None
Don't ask yourself too much questions
None
A that's good, go on
None

 

posted @ 2015-07-06 09:37  whgiser  阅读(287)  评论(0编辑  收藏  举报