迭代器和可迭代對象
由for循環的內部原理說起
list01
=
[
2
,
434
,
5
,
6
,
8
]
for
item
in
list01
:
print
(
item
)
大家有沒有想過list類型對象為什么可以被for循環呢？
能夠被for循環的條件是：它是可迭代對象(iterable)。
那么什么是
可迭代對象
呢？
參考一下內置函數item()的官方說明文檔：
iter(object[, sentinel])
返回一個 iterator對象。根據是否存在第二個實參，第一個實參的解釋是非常不同的。如果沒有第二個實參，object 必須是支持迭代協議（有 iter () 方法）的集合對象，或必須支持序列協議（有 getitem () 方法，且數字參數從 0 開始）。如果它不支持這些協議，會觸發 TypeError。如果有第二個實參 sentinel，那么 object 必須是可調用的對象。這種情況下生成的迭代器，每次迭代調用它的 next () 方法時都會不帶實參地調用 object；如果返回的結果是 sentinel 則觸發 StopIteration，否則返回調用結果。
由此我們可以明確知道什么是可迭代的對象：即對象實現了能返回迭代器的 iter 方法，或對象實現了 getitem 方法，而且其參數是從零開始的索引。（兩者都實現也行）
一文讀懂Python可迭代對象、迭代器和生成器
判斷一個對象是否是可迭代對象：
# 看對象是否具有__iter__方法 或 __getitem__方法.（dir()內置方法將生成一個列表囊括對象所有方法）,若具有就說明
# 它是一個可迭代對象
>>
>
'__iter__'
in
dir
(
[
]
)
True
>>
>
'__getitem__'
in
dir
(
[
]
)
#還要進一步看其數字參數是否從 0 開始
True
>>
>
情況一：實現了能返回迭代器的__iter__方法（迭代器是具有
__next__()
方法的對象）。
class
SkillIterator
:
"""
迭代器
"""
def
__init__
(
self
,
target
)
:
self
.
target
=
target
self
.
index
=
0
def
__next__
(
self
)
:
# 如果索引越界 則拋出StopIteration異常
if
self
.
index
>
len
(
self
.
target
)
-
1
:
raise
StopIteration
# 返回下一個元素
item
=
self
.
target
[
self
.
index
]
self
.
index
+=
1
return
item
class
SkillManager
:
"""
可迭代對象
"""
def
__init__
(
self
,
skills
)
:
self
.
skills
=
skills
def
__iter__
(
self
)
:
# 創建迭代器對象 傳遞 需要迭代的數據
return
SkillIterator
(
self
.
skills
)
情況二：對象實現了 getitem 方法，而且其參數是從零開始的索引,python解釋器會創建一個迭代器并嘗試按順序（從索引 0 開始）獲取元素。
class
Eter_a
:
def
__init__
(
self
,
text
)
:
self
.
sub_text
=
text
.
split
(
" "
)
def
__getitem__
(
self
,
index
)
:
return
self
.
sub_text
[
index
]
ob_a
=
Eter_a
(
"Hello world!"
)
for
i
in
ob_a
:
print
(
i
)
一般我們不用getitem去實現一個迭代器，所以重點還是放在 __iter__上好了。
補充一下：標準迭代器里面大部分都同時實現了__next__和__iter__方法。所以有人這樣說：
內部含有'__iter__'并且含有"__next__"方法的對象，就是迭代器
for循環內部原理
實際執行情況如下圖：
1)調用可迭代對象的__inter__方法返回一個迭代器對象（iterator）
2)不斷調用迭代器的__next__方法返回元素
3)知道迭代完成后，處理StopIteration異常
根據以上條件，我們使用while來模擬一下for循環：
# 1. 獲取迭代器對象
list01
=
[
2
,
434
,
5
,
6
,
8
]
iterator
=
list01
.
__iter__
(
)
#（1）先調用__iter__方法獲取一個迭代器
while
True
:
try
:
item
=
iterator
.
__next__
(
)
# （2）不斷調用迭代器的__next__方法
print
(
item
)
except
StopIteration
:
#(3)直到捕獲StopIteration異常停止迭代
break
# （4）跳出循環體
，
生成器generator
(首先它是一個函數，特殊之處在于函數使用yield返回，這樣在調用此函數時會返回一個生成器對象，這是一個函數到對象的神奇過程，體現了一種惰性返回的思維(即用到才返回，不用不返回，而不是管你用不用哪怕只用一部分也一次性全部返回return)。生成器是迭代器的一種，明白了吧，想更深入理解就往下看)
生成器及其作用
python 生成器和迭代器有這篇就夠了
通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表，但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的，而且創建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那后面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。
所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出后續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間，在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator
生成器是一個特殊的程序，可以被用作控制循環的迭代行為，python中生成器是迭代器的一種，使用yield返回值函數，每次調用yield會暫停，而可以使用next()函數和send()函數恢復生成器。
生成器類似于返回值為數組的一個函數，這個函數可以接受參數，可以被調用，但是，不同于一般的函數會一次性返回包括了所有數值的數組，生成器一次只能產生一個值，這樣消耗的內存數量將大大減小，而且允許調用函數可以很快的處理前幾個返回值，因此生成器看起來像是一個函數，但是表現得卻像是迭代器。
生成器：generator
1.定義：能夠動態(循環一次計算一次返回一次)提供數據的可迭代對象。
2.作用：在循環過程中，按照某種算法推算數據，不必創建容器存儲完整的結果，從而節省內存空間。數據量越大，優勢越明顯。
3.以上作用也稱之為延遲操作或惰性操作，通俗的講就是在需要的時候才計算結果，而不是一次構建出所有結果。
生成器函數
1.定義：
含有yield語句的函數，返回值為生成器對象
。
2. 創建語法
def
函數名
(
)
:
…
yield
數據
…
– 調用：
for
變量名
in
函數名
(
)
:
語句
3.說明：
- 調用生成器函數將返回一個生成器對象，不執行函數體。
- yield翻譯為”產生”或”生成”
4.執行過程：
(1) 調用生成器函數會自動創建迭代器對象。
(2) 調用迭代器對象的__next__()方法時才執行生成器函數。
(3) 每次執行到yield語句時返回數據，暫時離開。
(4) 待下次調用__next__()方法時繼續從離開處繼續執行。
5.原理：生成迭代器對象的大致規則如下
- 將yield關鍵字以前的代碼放在next方法中。
-
將yield關鍵字后面的數據作為next方法的返回值。
（qz理解：或者說當內部調用next方法時，會跳到yield關鍵字之前的代碼繼續執行，并且將yield關鍵字后面的數據作為next方法的返回值，因為調試的話執行next會跳到yield關鍵字之前的代碼。）
內置生成器
1，枚舉函數enumerate
1）.語法：
for
變量
in
enumerate
(
可迭代對象
)
:
語句
for
索引
,
元素
in
enumerate
(
可迭代對象
)
:
語句
2）.作用：遍歷可迭代對象時，可以將索引與元素組合為一個元組。
2,zip函數
1).語法：
for
item
in
zip
(
可迭代對象
1
,
可迭代對象
2
…
.
)
:
語句
2).作用：將多個可迭代對象中對應的元素組合成一個個元組，生成的元組個數由最小的可迭代對象決定。
生成器表達式
1.定義：用推導式形式創建生成器對象。
2.語法：變量 = ( 表達式 for 變量 in 可迭代對象 [if 真值表達式] )
（注意：可不要誤解是元組推導式，不存在元組推導式，因為元組是不可變序列）
>>
>
(
i
for
i
in
range
(
1
,
10
)
)
<
generator
object
<
genexpr
>
at
0x0000023A9DDA7408
>
>>
>
[
i
for
i
in
range
(
1
,
10
)
]
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
9
]
>>
>
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