流畅的python第十四章可迭代的对象，迭代器和生成器学习记录

在python中，所有集合都可以迭代，在python语言内部，迭代器用于支持

for循环

构建和扩展集合类型

逐行遍历文本文件

列表推导，字典推导和集合推导

元组拆包

调用函数时，使用*拆包实参

本章涵盖的话题

语言内部使用 iter(...) 内置函数处理可迭代对象的方式
如何使用 Python 实现经典的迭代器模式
详细说明生成器函数的工作原理
如何使用生成器函数或生成器表达式代替经典的迭代器
如何使用标准库中通用的生成器函数
如何使用 yield from 语句合并生成器
案例分析：在一个数据库转换工具中使用生成器函数处理大型数据集
为什么生成器和协程看似相同，实则差别很大，不能混淆

 

序列可以迭代的原因：iter函数

解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用 iter(x)。
内置的 iter 函数有以下作用。
(1) 检查对象是否实现了 __iter__ 方法，如果实现了就调用它，获取一个迭代器。
(2) 如果没有实现 __iter__ 方法，但是实现了 __getitem__ 方法，Python 会创建一个迭
代器，尝试按顺序（从索引 0 开始）获取元素。
(3) 如果尝试失败，Python 抛出 TypeError 异常，通常会提示“C object is not iterable”（C
对象不可迭代），其中 C 是目标对象所属的类。

从 Python 3.4 开始，检查对象 x 能否迭代，最准确的方法是：调用 iter(x) 函
数，如果不可迭代，再处理 TypeError 异常。这比使用 isinstance(x,
abc.Iterable) 更准确，因为 iter(x) 函数会考虑到遗留的 __getitem__ 方法，
而 abc.Iterable 类则不考虑。

 

可迭代的对象与迭代器的对比

可迭代的对象
　　使用 iter 内置函数可以获取迭代器的对象。如果对象实现了能返回迭代器的
__iter__ 方法，那么对象就是可迭代的。序列都可以迭代；实现了 __getitem__ 方
法，而且其参数是从零开始的索引，这种对象也可以迭代

>>> s = 'ABC'
>>> it = iter(s) # ➊
>>> while True:
...     try:
...         print(next(it)) # ➋
...     except StopIteration: # ➌
...         del it # ➍
...         break # ➎
...
A
B
C

❶ 使用可迭代的对象构建迭代器 it。
❷ 不断在迭代器上调用 next 函数，获取下一个字符。
❸ 如果没有字符了，迭代器会抛出 StopIteration 异常。
❹ 释放对 it 的引用，即废弃迭代器对象。
❺ 退出循环。

StopIteration 异常表明迭代器到头了。Python 语言内部会处理 for 循环和其他迭代上
下文（如列表推导、元组拆包，等等）中的 StopIteration 异常。

标准的迭代器接口有两个方法。
__next__
　　返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常。
__iter__
　　返回 self，以便在应该使用可迭代对象的地方使用迭代器，例如在 for 循环中。

在 Python 3 中，Iterator 抽象基类定义的抽象方法是 it.__next__()，而
在 Python 2 中是 it.next()。一如既往，我们应该避免直接调用特殊方法，使用
next(it) 即可，这个内置的函数在 Python 2 和 Python 3 中都能使用。

检查对象 x 是否为迭代器最好的方式是调用 isinstance(x, abc.Iterator)。得益

于 Iterator.__subclasshook__ 方法，即使对象 x 所属的类不是 Iterator 类的
真实子类或虚拟子类，也能这样检查

因为迭代器只需 __next__ 和 __iter__ 两个方法，所以除了调用 next() 方法，以及捕
获 StopIteration 异常之外，没有办法检查是否还有遗留的元素。此外，也没有办
法“还原”迭代器。如果想再次迭代，那就要调用 iter(...)，传入之前构建迭代器的可
迭代对象。传入迭代器本身没用，因为前面说过 Iterator.__iter__ 方法的实现方式是
返回实例本身，所以传入迭代器无法还原已经耗尽的迭代器。

迭代器
　　迭代器是这样的对象：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；
如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了
__iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

 

构建可迭代的对象和迭代器时经常会出现错误，原因是混淆了二者。要知道，可迭代的对
象有个 __iter__ 方法，每次都实例化一个新的迭代器；而迭代器要实现 __next__ 方
法，返回单个元素，此外还要实现 __iter__ 方法，返回迭代器本身。

因此，迭代器可以迭代，但是可迭代的对象不是迭代器。

可迭代的对象一定不能是自身的迭代器。也就是说，可迭代的对象必须实现
__iter__ 方法，但不能实现 __next__ 方法。

另一方面，迭代器应该一直可以迭代。迭代器的 __iter__ 方法应该返回自身。

生成器函数的工作原理
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数
时，会返回一个生成器对象。也就是说，生成器函数是生成器工厂。

生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体。把生成器传给
next(...) 函数时，生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回
产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停。最终，函数的定义体返回时，外层的生成器
对象会抛出 StopIteration 异常——这一点与迭代器协议一致。

何时使用生成器表达式

生成器表达式是创建生成器的简洁句法，这样无需先定义函数再调
用。不过，生成器函数灵活得多，可以使用多个语句实现复杂的逻辑，也可以作为协程
使用

选择使用哪种句法很容易判断：如果生成器表达式要分成多行写，我倾向
于定义生成器函数，以便提高可读性。此外，生成器函数有名称，因此可以重用。

使用itertools模块生成等差数列
Python 3.4 中的 itertools 模块提供了 19 个生成器函数，结合起来使用能实现很多有趣
的用法。

itertools.count 函数返回的生成器能生成多个数。如果不传入参
数，itertools.count 函数会生成从零开始的整数数列。不过，我们可以提供可选的
start 和 step 值

不过，itertools.takewhile 函数则不同，它会生成一个使用另一个生成器的生成器，
在指定的条件计算结果为 False 时停止。因此，可以把这两个函数结合在一起使用

标准库中的生成器函数

把生成器当成协程

与 .__next__() 方法一样，.send() 方法致使生成器前进到下一个 yield 语句。不
过，.send() 方法还允许使用生成器的客户把数据发给自己，即不管传给 .send() 方法
什么参数，那个参数都会成为生成器函数定义体中对应的 yield 表达式的值。也就是
说，.send() 方法允许在客户代码和生成器之间双向交换数据。而 .__next__() 方法只
允许客户从生成器中获取数据。