Python教程·迭代、可迭代對象、迭代器與生成器詳解

iteration（迭代）

迭代是Python最強大的功能之一，是訪問集合元素的一種方式。

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只要是可迭代對象（Iterable），就可以通過for循環(huán)來遍歷，這種遍歷我們稱為迭代。

也就是說所有可作用于for循環(huán)的對象都是可迭代對象（Iterable）。

那么，如何判斷一個對象是可迭代對象呢？方法是通過collections模塊的Iterable類型判斷：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance(123,Iterable)            # Integer 不可迭代
False
>>> isinstance('abc',Iterable)          # String 可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3],Iterable)        # List 可迭代
True
>>> isinstance(('a','b','c'),Iterable)  # Tuple 可迭代
True
>>> isinstance({'name':'Arno','Job':'Ops'},Iterable)    # Dictionary 可迭代
True

dict 迭代說明

默認情況下，dict迭代的是key：

>>> d = {'Name':'Arno','Born':1993,'Job':'Ops'}
>>> for k in d:
...     print(k)
... 
Name
Born
Job

如果要迭代value，可以用for value in d.values()：

>>> for v in d.values():
...     print(v)
... 
Arno
1993
Ops

如果要同時迭代key和value，可以用for k, v in d.items()：

>>> for k,v in d.items():
...     print('key:', k, '\t', 'value:', v)
... 
key: Name    value: Arno
key: Born    value: 1993
key: Job     value: Ops

知識擴展

在Python中，List元素是有索引的，那么如何實現(xiàn)類似Java那樣的下標循環(huán)？

方法一，通過len()方法取得列表長度，再結(jié)合range()方法實現(xiàn)索引下標循環(huán)：

>>> L = ['a','b','c']
>>> for i in range(len(L)):
...     print(i, L[i])
... 
0 a
1 b
2 c

方法二，Python內(nèi)置的enumerate函數(shù)可以把一個list變成 索引-元素 對，這樣就可以在for循環(huán)中同時迭代索引和元素本身：

>>> for i,v in enumerate(L):
...     print(i, v)
... 
0 a
1 b
2 c

iterator（迭代器）

迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。

• 迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結(jié)束；
• 迭代器只能往前不會后退；

迭代器有兩個基本的方法：

• iter()
• next()

可以通過 collections 模塊的 Iterator 類型判斷一個對象是否是迭代器：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance([1,2,3], Iterator)
False
>>> isinstance({'Name':'Arno','Born':1993,'Job':'Ops'}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
>>> isinstance(iter([1,2,3]), Iterator)             # iter()創(chuàng)建迭代器對象
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)    # 生成器
True

可以看出，生成器（generator）都是迭代器（Iterator）對象，但String、List、Tuple、Dict雖然是可迭代對象（Iterable），卻不是迭代器（Iterator）。

當(dāng)然，String、List、Tuple、Dict等可迭代對象都可用于創(chuàng)建迭代器：

>>> L = [1,2,3]
>>> it = iter(L)
>>> print(next(it))
1
>>> print(next(it))
2
>>> print(next(it))
3
>>> print(next(it))     # 沒有值可返回時，拋異常 StopIteration
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> 

迭代器對象常使用for語句進行遍歷：

>>> L = [1,2,3]
>>> it = iter(L)
>>> for x in it:
...     print(x, end=" ")
... 
1 2 3 

也可以使用 next() 函數(shù)：

>>> import sys
>>> L = [1,2,3]
>>> it = iter(L)
>>> while True:
...     try:
...         print(next(it))
...     except StopIteration:
...         sys.exit()
... 
1
2
3

generator（生成器）

創(chuàng)建生成器的方法：

• 使用了 yield 語句的函數(shù)
  Generator 是一個用于創(chuàng)建迭代器的簡單而強大的工具。 它們的寫法類似標準的函數(shù)，但當(dāng)它們要返回數(shù)據(jù)時會使用 yield 語句。 每次對生成器調(diào)用 next() 時，它會從上次離開位置恢復(fù)執(zhí)行（它會記住上次執(zhí)行語句時的所有數(shù)據(jù)值）。
• 使用生成器表達式，就是把一個 列表生成式的[]改成()
  某些簡單的生成器可以寫成簡潔的表達式代碼，所用語法類似列表推導(dǎo)式，將外層為圓括號而非方括號。 這種表達式被設(shè)計用于生成器將立即被外層函數(shù)所使用的情況。 生成器表達式相比完整的生成器更緊湊但較不靈活，相比等效的列表推導(dǎo)式則更為節(jié)省內(nèi)存。

yield 函數(shù)生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函數(shù)被稱為生成器

跟普通函數(shù)不同的是，生成器是一個返回迭代器的函數(shù)，只能用于迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器。

在調(diào)用生成器運行的過程中，每次遇到 yield 時函數(shù)會暫停并保存當(dāng)前所有的運行信息，返回yield的值。并在下一次執(zhí)行 next()方法時從當(dāng)前位置繼續(xù)運行。

實例，使用 yield 實現(xiàn)斐波那契數(shù)列：

import sys

def fibonacci(n): # 生成器函數(shù) - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一個迭代器，由生成器返回生成

while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

列表生成式

列表生成式（List Comprehensions）也叫列表推導(dǎo)式，提供了一個更簡單的創(chuàng)建列表的方法。

常見的用法：

• 是把某種操作應(yīng)用于序列或可迭代對象的每個元素上，然后使用其結(jié)果來創(chuàng)建列表；
• 或者通過滿足某些特定條件元素來創(chuàng)建子序列；

例如，創(chuàng)建一個平方列表，像這樣

>>> squares = []
>>> for x in range(10):
...     squares.append(x**2)
...
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

可以改為

>>> list(map(lambda x: x**2, range(10)))
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

等價于

# 列表推導(dǎo)式，更加簡潔易讀
>>> [x**2 for x in range(10)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

增加特定條件

>>> [x**2 for x in range(10) if x % 2 != 0]
[1, 9, 25, 49, 81]

創(chuàng)建為生成器

>>> (x**2 for x in range(10) if x % 2 != 0)
<generator object <genexpr> at 0x7f076f06e990>

知識擴展

lambda 表達式

lambda 表達式（有時稱為 lambda 構(gòu)型）被用于創(chuàng)建匿名函數(shù)。

表達式 lambda parameters: expression 會產(chǎn)生一個函數(shù)對象 。 該未命名對象的行為類似于用以下方式定義的函數(shù):

def <lambda>(parameters):
    return expression

注意：通過 lambda 表達式創(chuàng)建的函數(shù)不能包含語句或標注。

map() 高階函數(shù)

接收兩個參數(shù)，一個是函數(shù)，一個是可迭代對象（Iterable），map將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每個元素，并把結(jié)果作為新的iterator（迭代器）返回。

總結(jié)

• 迭代（iteration）是訪問集合元素的一種方式；
• 迭代器（iterator）對象一定是可迭代對象，反之則不一定；
• 可迭代對象（Iterable）不一定是迭代器；
  例如list、dict、str等集合數(shù)據(jù)類型是可迭代對象，但不是迭代器，但是它們可以通過iter()函數(shù)生成一個迭代器對象。
• 生成器（generator）對象既是可迭代對象也是迭代器；

遍歷方式

• 迭代器、生成器和可迭代對象都可以用for循環(huán)去迭代
• 生成器和迭代器還可以被next()方函數(shù)調(diào)用并返回下一個值

網(wǎng)頁題目：Python教程·迭代、可迭代對象、迭代器與生成器詳解
當(dāng)前鏈接：http://bm7419.com/article38/geiepp.html

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