Python中迭代器和生成器以及列表的介绍（附代码）-Python教程-PHP中文网

迭代器对象即实现了迭代器协议的对象，在 Python 中，支持迭代器协议就是实现对象的 __iter__() 和 next() 方法（注：在 Python3 中被改为 next 方法）。其中 __iter__() 方法返回迭代器对象本身；next() 方法返回容器的下一个元素，在结尾时引发 StopIteration 异常。

迭代器协议

迭代器协议即实现 __iter__() 与 next() 方法。这两个方法是迭代器最基本的方法，一个用来获得迭代器对象，一个用来获取容器中的下一个元素。对于可迭代对象，可以使用内建函数 iter() 来获取它的迭代器对象：

li = [1, 2]
it = iter(li)
print it

print it.next()
print it.next()
print it.next()

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结果如下所示:

&lt;listiterator object at 0xb708aa6c>
1
2
Traceback (most recent call last):
  File "iter.py", line 21, in &lt;module>
    print it.next()
StopIteration

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列表（list）本身是可迭代的，通过 iter() 方法可以获得其迭代器对象，然后就可以通过 next() 方法来访问 list 中的元素。当容器中没有可以访问的元素时， next() 方法将会抛出一个 StopIteration 的异常，从而终止迭代器。当我们使用 for 语句的时候，for 语句就会自动的通过 __iter__() 方法来获得迭代器对象，并且通过 next() 方法来获取下一个元素，遇到 StopIteration 异常时会自动结束迭代。

自定义迭代器

自己创建迭代器实际上就是实现一个带有 __iter__() 方法和 next() 方法的类，用该类创建的实例即是可迭代对象。例如我们用迭代器来实现斐波那契数列：

class Fibs:
    def __init__(self):
        self.a = 0
        self.b = 1

    def next(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return self.a

    def __iter__(self):
        return self

fibs = Fibs()  // 这将得到一个无穷的数列
for f in fibs:
    if f > 1000:
        print f
        break
    else:
        print f

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这里有一个问题，大多数的序列或者类序列都不是无穷的，所以在达到一定条件后就该终止。因此我们需要在序列或者类序列需要结束时引发 StopIteration 异常：

class MyRange(object):
    def __init__(self, n):
        self.idx = 0
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        if self.idx < self.n:
            val = self.idx
            self.idx += 1
            return val
        else:
            raise StopIteration()

myRange = MyRange(3)
for i in myRange:
        print i

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可迭代对象和迭代器对象

可迭代对象即具有 __iter__() 方法的对象，该方法可获取其迭代器对象。迭代器对象即具有 next() 方法的对象。也就是说，一个实现了 __iter_() 的对象是可迭代的，一个实现了 next() 方法的对象则是迭代器。可迭代对象也可以是迭代器对象，如文件对象。此时可迭代对象自己有 next() 方法，而其 __iter() 方法返回的就是它自己。对于许多内置对象及其派生对象，如 list、dict 等，由于需要支持多次打开迭代器，因此自己并非迭代器对象，需要用 __iter_() 方法返回其迭代器对象，并用迭代器对象来访问其它元素。

以上例子中的 myRange 这个对象就是一个可迭代对象，同时它本身也是一个迭代器对象。对于一个可迭代对象，如果它本身又是一个迭代器对象，就会有这样一个问题，其没有办法支持多次迭代。如下所示：

myRange = MyRange(3)
print myRange is iter(myRange)

print [i for i in myRange]
print [i for i in myRange]

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运行结果：

True
[0, 1, 2]
[]

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为了解决上面的问题，可以分别定义可迭代类型对象和迭代器类型对象；然后可迭代类型对象的 __iter__() 方法可以获得一个迭代器类型的对象。如下所示：

class Zrange:
    def __init__(self, n):
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return ZrangeIterator(self.n)

class ZrangeIterator:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        if self.i < self.n:
            i = self.i
            self.i += 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()    

zrange = Zrange(3)
print zrange is iter(zrange)         

print [i for i in zrange]
print [i for i in zrange]

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运行结果：

False
[0, 1, 2]
[0, 1, 2]

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另外， reversed() 内建函数将返回一个反序访问的迭代器，enumerate() 内建函数同样也返回迭代器。例如可以用 enumerate() 函数遍历列表:

ll = [1, 2, 3]
print enumerate(ll)

/* 优雅的遍历列表 */
for i, ele in enumerate(ll):
    print i, ll[i]

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生成器

迭代器和生成器可能是近几年引入的最强大的两个特性。生成器是一种用普通的函数语法定义的迭代器，也就是说生成器实际上就是一个函数。但是生成器不用 return 返回，而是用 yield 一次返回一个结果，在每个结果之间挂起和继续它们的状态，来自动实现迭代协议。任何包含 yield 语句的函数称为生成器。yield 被人们优雅的称之为语法糖，意思就是包在里边的甜心。在 yield 的内部是一个状态机，维护着挂起和继续的状态。

生成器执行流程

先看看下边的列子：

def Zrange(n):
    print "beginning of Zrange"
    i = 0
    while i < n:
        print "before yield", i
        yield i
        i += 1
        print "after yield", i

    print "endding of Zrange"

zrange = Zrange(3)
print "------------"

print zrange.next()
print "------------"

print zrange.next()
print "------------"

print zrange.next()
print "------------"

print zrange.next()def flatten(nested):
    result = []
    try:
        # 不要迭代类似字符串的对象
        try: nested + ""
        except TypeError: pass
        else: raise TypeError
        for sublist in nested:
            for element in flatten(sublist):
                result.append(element)
    except TypeError:
        result.append(nested)
    return result
print "------------"

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执行结果：

--------------------
beginning of Zrange
before yield 0
0
--------------------
after yield 1
before yield 1
1
--------------------
after yield 2
before yield 2
2
--------------------
after yield 3
endding of Zrange
Traceback (most recent call last):
  File "one.py", line 38, in &lt;module>
    print zrange.next()
StopIteration

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通过结果可以看到：

当调用生成器函数的时候，函数只是返回了一个生成器对象，并没有执行。
当next()方法第一次被调用的时候，生成器函数才开始执行，执行到yield语句处停止
next()方法的返回值就是yield语句处的参数（yielded value）
当继续调用next()方法的时候，函数将接着上一次停止的yield语句处继续执行，并到下一个yield处停止；如果后面没有yield就抛出StopIteration异常

递归生成器

生成器可以向函数一样进行递归使用,下面列举两个示例：

对一个序列进行全排列：

def permutations(li):
    if len(li) == 0:
        yield li
    else:
        for i in range(len(li)):
            li[0], li[i] = li[i], li[0] #
            for item in permutations(li[1:]):
                yield [li[0]] + item

for item in permutations(range(3)):
    print item

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这里的实现思路是，每次取序列中不一样的元素放在最前面，直到只有一个元素时返回，并将返回结果往后拼接。

展开多层嵌套的列表：

def flatten(nested):
    try:
        # 不要迭代类似于字符串的对象
        try: nested + ""
        except TypeError: pass
        else: raise TypeError
        for sublist in nested:
            for element in flatten(sublist):
                yield element
    except TypeError:
        yield nested

print list(flatten([[[1], 2], 3, 4, [5, [6, 7]], 8]))

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这里需要注意的是，不应该在 flatten 函数中对类似于字符串的对象进行迭代，这样会导致无穷递归，因为一个字符串的第一个元素是另一个长度为1的字符串，而长度为一个字符串的第一个元素就是字符串本身。

通用生成器

生成器可以人为是由两部分组成：生成器的函数和生成器的迭代器。生成器的函数是用 def 语句定义的，包含 yield 部分，生成器的迭代器是这个函数返回的部分。按照一种不是很准确的说法，两个实体经常被当做一个，合起来叫做生成器。如下实例所示：

def simple_generator():
    yield 1

print simple_generator
print simple_generator()

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运行结果：

<function simple_generator at 0xb743d79c>
<generator object simple_generator at 0xb71c7be4>

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生成器方法

send(value)

外部作用域访问生成器的 send 方法，就像访问 next() 方法一样。next()方法可以恢复生成器状态并继续执行，其实 send() 是除 next() 外另一个恢复生成器的方法。Python 2.5 中，yield 语句变成了 yield 表达式，也就是说 yield 可以有一个值，而这个值就是send()方法的参数，所以 send(None) 和 next() 是等效的。同样，next()和send()的返回值都是 yield语句处的参数（yielded value）。使用 send() 方法只有在生成器挂起之后才有意义，如果真想对刚刚启动的生成器使用 send 方法，则可以将 None 作为参数进行调用。也就是说， 第一次调用时，要使用 next() 语句或 send(None)，因为没有 yield 语句来接收这个值。

throw()

用于在生成器内引发一个异常。

close()

用于停止生成器，调用它时，会在 yield 运行出引发一个 GeneratorExit 异常。

使用示例：

def Zrange(n):
    i = 0
    while i < n:
        val = yield i
        print "val is", val
        i += 1

zrange = Zrange(5)

print zrange.next()
print zrange.next()
print zrange.send("hello")
print zrange.next()
#print zrange.next()

zrange.close()

print zrange.send("world")

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模拟生成器

在旧的 Python 版本中并不支持生成器，那么我们可以用普通的函数来模拟生成器。如下所示：

def flatten(nested):
    result = []
    try:
        # 不要迭代类似字符串的对象
        try: nested + ""
        except TypeError: pass
        else: raise TypeError
        for sublist in nested:
            for element in flatten(sublist):
                result.append(element)
    except TypeError:
        result.append(nested)
    return result

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尽管这个版本可能不适用于所有的生成器，但对大多数生成器来说是可行的。比如，它不适用于一个无限的生成器。

列表解析和生成器表达式

列表解析

列表解析( List comprehensions, 或缩略为 list comps ) 来自函数式编程语言 Haskell . 它是一个非常有用, 简单, 而且灵活的工具, 可以用来动态地创建列表。其语法结构为：

[expr for iter_var in iterable]

这个语句的核心是 for 循环, 它迭代 iterable 对象的所有条目. 前边的 expr 应用于序列的每个成员, 最后的结果值是该表达式产生的列表。迭代变量并不需要是表达式的一部分。例如用 lambda 函数计算序列成员的平方的表达是为：

map(lambda x: x ** 2, range(6))

这可以用列表解析来改写：

[x ** 2 for x in range(6)]

列表解析的表达式可以取代内建的 map() 函数以及 lambda , 而且效率更高。结合 if 语句，列表解析还提供了一个扩展版本的语法：

[expr for iter_var in iterable if cond_expr]

这个语法在迭代时会过滤/捕获满足条件表达式 cond_expr 的序列成员。例如挑选出序列中的奇数可以用下边的方法:

[x for x in seq if x % 2]

列表解析还有很多巧妙的应用：

迭代一个有三行五列的矩阵:

[(x+1,y+1) for x in range(3) for y in range(5)]

计算出所有非空白字符的数目:

f = open('hhga.txt', 'r')
len([word for line in f for word in line.split()])

生成器表达式

生成器表达式是列表解析的一个扩展。列表解析的一个不足就是必要生成所有的数据, 用以创建整个列表。这可能对有大量数据的迭代器有负面效应。生成器表达式通过结合列表解析和生成器解决了这个问题。生成器表达式在 Python 2.4 被引入, 它与列表解析非常相似，而且它们的基本语法基本相同; 不过它并不真正创建数字列表, 而是返回一个生成器，这个生成器在每次计算出一个条目后，把这个条目“产生”(yield)出来。生成器表达式使用了"延迟计算"(lazy evaluation), 所以它在使用内存上更有效。生成器表达式语法:

(expr for iter_var in iterable if cond_expr)

生成器并不会让列表解析废弃, 它只是一个内存使用更友好的结构, 基于此, 有很多使用生成器地方，如下所示：

快速地计算文件大小:

上面我们用列表解析计算出了文件中非空白字符的数目，那么只要用 sum() 函数对每个单词的长度求和，则可大致计算出文件的大小。sum() 函数的参数不仅可以是列表，还可以是可迭代对象,比如生成器表达式。这里我们用生成器表达式改写整个过程：

sum(len(word) for line in data for word in line.split())

交叉配对：

生成器表达式就好像是懒惰的列表解析(这反而成了它主要的优势)。它还可以用来处理其他列表或生成器：

rows = [1, 2, 3, 17]

def cols(): # example of simple generator
    yield 56  
    yield 2  
    yield 1

x_product_pairs = ((i, j) for i in rows for j in cols())

for pair in x_product_pairs:
    print pair

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寻找文件最长的行：

def longest(filename):
    glines = (x.strip() for x in open(filename))
    return max([len(l) for l in glines])

# Script starts from here

if __name__ == "__main__":
    print longest("/etc/hosts")

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这个例子摘自《Python核心编程》中生成器表达式一节，作者在原书中只用了一行代码来实现这个功能，即：

return max(len(x.strip()) for x in open('/etc/motd'))

这行代码会报出如下错误：

TypeError: object of type 'generator' has no len()

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也就是说生成器没有 len() 方法，所以这样并不可行，但是用列表解析则可以用一行实现：

return max([len(x.strip()) for x in open("/etc/motd")])

以上是Python中迭代器和生成器以及列表的介绍（附代码）的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！

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