【转】python 生成器和迭代器有这篇就够了-白红宇

【转】python 生成器和迭代器有这篇就够了

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发布时间：2019-06-12

本文共 9280 字，大约阅读时间需要 30 分钟。

总结得特别好，转自：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/8490822.html

本节主要记录一下列表生成式，生成器和迭代器的知识点

　　列表生成器

　　首先举个例子

现在有个需求，看列表 [0，1，2，3，4，5，6，7，8，9]，要求你把列表里面的每个值加1，你怎么实现呢？

方法一（简单）：

info = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]b = []# for index,i in enumerate(info):#     print(i+1)#     b.append(i+1)# print(b)for index,i in enumerate(info):    info[index] +=1print(info)

方法二（一般）：

info = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]a = map(lambda x:x+1,info)print(a)for i in a:    print(i)

方法三（高级）：

info = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]a = [i+1 for i in range(10)]print(a)

　　生成器

什么是生成器？

　　通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

　　所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator

　　生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为，python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回值函数，每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。

　　生成器类似于返回值为数组的一个函数，这个函数可以接受参数，可以被调用，但是，不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组，生成器一次只能产生一个值，这样消耗的内存数量将大大减小，而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值，因此生成器看起来像是一个函数，但是表现得却像是迭代器

python中的生成器

　　要创建一个generator，有很多种方法，第一种方法很简单，只有把一个列表生成式的[]中括号改为（）小括号，就创建一个generator

　　举例如下：

#列表生成式lis = [x*x for x in range(10)]print(lis)#生成器generator_ex = (x*x for x in range(10))print(generator_ex)结果：[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
         
           at 0x000002A4CBF9EBA0>

　　那么创建lis和generator_ex，的区别是什么呢？从表面看就是[ ]和（）,但是结果却不一样，一个打印出来是列表（因为是列表生成式），而第二个打印出来却是<generator object <genexpr> at 0x000002A4CBF9EBA0>，那么如何打印出来generator_ex的每一个元素呢？

　　如果要一个个打印出来，可以通过next（）函数获得generator的下一个返回值：

#生成器generator_ex = (x*x for x in range(10))print(next(generator_ex))print(next(generator_ex))print(next(generator_ex))print(next(generator_ex))print(next(generator_ex))print(next(generator_ex))print(next(generator_ex))print(next(generator_ex))print(next(generator_ex))print(next(generator_ex))print(next(generator_ex))结果：0149162536496481Traceback (most recent call last):  File "列表生成式.py", line 42, in 
         
              print(next(generator_ex))StopIteration

　　大家可以看到，generator保存的是算法，每次调用next(generaotr_ex)就计算出他的下一个元素的值，直到计算出最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误，而且上面这样不断调用是一个不好的习惯，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

#生成器generator_ex = (x*x for x in range(10))for i in generator_ex:    print(i)    结果：0149162536496481

　　所以我们创建一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代，并且不需要关心StopIteration的错误，generator非常强大，如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如著名的斐波那契数列，除第一个和第二个数外，任何一个数都可以由前两个相加得到：

1，1，2，3，5，8，12，21，34.....

斐波那契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却狠容易：

#fibonacci数列def fib(max):    n,a,b =0,0,1    while n < max:        a,b =b,a+b        n = n+1    return 'done'a = fib(10)print(fib(10))

　　a,b = b ,a+b 其实相当于 t =a+b ,a =b ,b =t ，所以不必写显示写出临时变量t，就可以输出斐波那契数列的前N个数字。上面输出的结果如下：

1123581321345511235813213455done

　　仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

　　也就是说上面的函数也可以用generator来实现，上面我们发现，print(b)每次函数运行都要打印，占内存，所以为了不占内存，我们也可以使用生成器，这里叫yield。如下：

def fib(max):    n,a,b =0,0,1    while n < max:        yield b        a,b =b,a+b        n = n+1    return 'done'a = fib(10)print(fib(10))

　　但是返回的不再是一个值，而是一个生成器，和上面的例子一样，大家可以看一下结果：

　　那么这样就不占内存了，这里说一下generator和函数的执行流程，函数是顺序执行的，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次被next（）调用时候从上次的返回yield语句处急需执行，也就是用多少，取多少，不占内存。

def fib(max):    n,a,b =0,0,1    while n < max:        yield b        a,b =b,a+b        n = n+1    return 'done'a = fib(10)print(fib(10))print(a.__next__())print(a.__next__())print(a.__next__())print("可以顺便干其他事情")print(a.__next__())print(a.__next__())结果：
         
          112可以顺便干其他事情35

　　在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

def fib(max):    n,a,b =0,0,1    while n < max:        yield b        a,b =b,a+b        n = n+1    return 'done'for i in fib(6):    print(i)    结果：112358

　　但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果拿不到返回值，那么就会报错，所以为了不让报错，就要进行异常处理，拿到返回值，如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

def fib(max):    n,a,b =0,0,1    while n < max:        yield b        a,b =b,a+b        n = n+1    return 'done'g = fib(6)while True:    try:        x = next(g)        print('generator: ',x)    except StopIteration as e:        print("生成器返回值：",e.value)        break结果：generator:  1generator:  1generator:  2generator:  3generator:  5generator:  8生成器返回值： done

还可以通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果

import timedef consumer(name):    print("%s 准备学习啦!" %name)    while True:       lesson = yield       print("开始[%s]了,[%s]老师来讲课了!" %(lesson,name))def producer(name):    c = consumer('A')    c2 = consumer('B')    c.__next__()    c2.__next__()    print("同学们开始上课 了!")    for i in range(10):        time.sleep(1)        print("到了两个同学!")        c.send(i)        c2.send(i)结果：A 准备学习啦!B 准备学习啦!同学们开始上课 了!到了两个同学!开始[0]了,[A]老师来讲课了!开始[0]了,[B]老师来讲课了!到了两个同学!开始[1]了,[A]老师来讲课了!开始[1]了,[B]老师来讲课了!到了两个同学!开始[2]了,[A]老师来讲课了!开始[2]了,[B]老师来讲课了!到了两个同学!开始[3]了,[A]老师来讲课了!开始[3]了,[B]老师来讲课了!到了两个同学!开始[4]了,[A]老师来讲课了!开始[4]了,[B]老师来讲课了!到了两个同学!开始[5]了,[A]老师来讲课了!开始[5]了,[B]老师来讲课了!到了两个同学!开始[6]了,[A]老师来讲课了!开始[6]了,[B]老师来讲课了!到了两个同学!

　　由上面的例子我么可以发现，python提供了两种基本的方式

生成器函数：也是用def定义的，利用关键字yield一次性返回一个结果，阻塞，重新开始

生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在需要的时候才产生结果

——生成器函数

为什么叫生成器函数？因为它随着时间的推移生成了一个数值队列。一般的函数在执行完毕之后会返回一个值然后退出，但是生成器函数会自动挂起，然后重新拾起急需执行，他会利用yield关键字关起函数，给调用者返回一个值，同时保留了当前的足够多的状态，可以使函数继续执行，生成器和迭代协议是密切相关的，可迭代的对象都有一个__next__()__成员方法，这个方法要么返回迭代的下一项，要买引起异常结束迭代。

# 函数有了yield之后，函数名+（）就变成了生成器# return在生成器中代表生成器的中止，直接报错# next的作用是唤醒并继续执行# send的作用是唤醒并继续执行，发送一个信息到生成器内部'''生成器'''def create_counter(n):    print("create_counter")    while True:        yield n        print("increment n")        n +=1gen = create_counter(2)print(gen)print(next(gen))print(next(gen))结果：
         
          create_counter2increment n3Process finished with exit code 0

——生成器表达式

生成器表达式来源于迭代和列表解析的组合，生成器和列表解析类似，但是它使用尖括号而不是方括号

>>> # 列表解析生成列表>>> [ x ** 3 for x in range(5)][0, 1, 8, 27, 64]>>> >>> # 生成器表达式>>> (x ** 3 for x in range(5))
         
           at 0x000000000315F678>>>> # 两者之间转换>>> list(x ** 3 for x in range(5))[0, 1, 8, 27, 64]

　　一个迭代既可以被写成生成器函数，也可以被协程生成器表达式，均支持自动和手动迭代。而且这些生成器只支持一个active迭代，也就是说生成器的迭代器就是生成器本身。

迭代器（迭代就是循环）

　　我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list,tuple,dict,set,str等

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function

这些可以直接作用于for 循环的对象统称为可迭代对象：Iterable

可以使用isinstance()判断一个对象是否为可Iterable对象

>>> from collections import Iterable>>> isinstance([], Iterable)True>>> isinstance({}, Iterable)True>>> isinstance('abc', Iterable)True>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)True>>> isinstance(100, Iterable)False

　　而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

所以这里将一下迭代器

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

>>> from collections import Iterator>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)True>>> isinstance([], Iterator)False>>> isinstance({}, Iterator)False>>> isinstance('abc', Iterator)False

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable（可迭代对象），却不是Iterator（迭代器）。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)True>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)True

你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

　　判断下列数据类型是可迭代对象or迭代器

s='hello'l=[1,2,3,4]t=(1,2,3)d={'a':1}set={1,2,3}f=open('a.txt')

s='hello'     #字符串是可迭代对象，但不是迭代器l=[1,2,3,4]     #列表是可迭代对象，但不是迭代器t=(1,2,3)       #元组是可迭代对象，但不是迭代器d={'a':1}        #字典是可迭代对象，但不是迭代器set={1,2,3}     #集合是可迭代对象，但不是迭代器f=open('test.txt') #文件是可迭代对象，但不是迭代器#如何判断是可迭代对象，只有__iter__方法，执行该方法得到的迭代器对象。# 及可迭代对象通过__iter__转成迭代器对象from collections import Iterator  #迭代器from collections import Iterable  #可迭代对象print(isinstance(s,Iterator))     #判断是不是迭代器print(isinstance(s,Iterable))       #判断是不是可迭代对象#把可迭代对象转换为迭代器print(isinstance(iter(s),Iterator))

小结：

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python3的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:    pass

　实际上完全等价于

# 首先获得Iterator对象:it = iter([1, 2, 3, 4, 5])# 循环:while True:    try:        # 获得下一个值:        x = next(it)    except StopIteration:        # 遇到StopIteration就退出循环        break