Python可迭代对象、迭代器、生成器

本文为同学们讲解Python中可迭代对象、迭代器与生成器的相关内容。

首先看三个特殊方法（循环时自动调用）

• __iter__()：返回一个迭代器对象。
• __next__()：从容器中返回下一项。如果已经没有项可返回，则会引发 StopIteration 异常
• __getitem__：实现 self[key] 的求值。对于序列类型，接受的键应为整数和切片对象

一、可迭代对象：能够逐个返回成员的对象

可迭代对象大致包含以下种类

1. 序列（如字符串、列表、元组等）
2. 非序列（如集合、字典、文件对象等）
3. 类对象 定义了__iter__()方法
4. 类对象 定义了序列功能的__getitem__()方法
5. 迭代器 定义了__iter__() 和 __next__() 方法

备注说明：

• 程序运行会先把 可迭代对象生成一个迭代器（iter(可迭代对象)），然后再进行一次性遍历
• 在使用可迭代对象时，通常情况不需要我们自己来生成迭代器（iter(可迭代对象)）
• for循环或其他内置函数会自动生成一个迭代器进行遍历

使用情况：

1. for in 循环
2. enumerate()、zip()、map()、filter()等需要序列作为参数的地方

容器（序列、非序列）

类对象 __iter__()

类对象 __getitem__()

二、迭代器：表示一连串数据流对象，重复调用__next__()方法，逐个返回数据流中的成员

迭代器大概有两种类型

1. 必须具有 __iter__() 方法，用来返回该迭代器对象自身。必须具有 __next__() 方法，从容器中返回下一项。
2. 生成器 函数中有yield表达式

备注说明：

• 当没有数据可用时，则将引发 StopIteration 异常
• for循环或其他内置函数进行遍历取值时，会自动处理异常，正常结束遍历

迭代器自定义实现

三、生成器：实现迭代器的便捷方式。通过yield表达式实现

yield表达式不再详细介绍，详细了解yield运行方式，可点击【对照return讲解yield】文章

1. 处理非常大的数据集合时，生成器非常有用
2. yield表达式，只有定义生成器函数时，才会使用
3. 生成器中的成员并不存在，使用一个成员立刻用yield生成一个成员（按需计算）
4. 生成器很节省内存，因为是立刻生成的，所以耗费CPU进行计算
5. 列表、字典等，成员是在内存中，使用时只是从内存中取出来，所以占用内存，不耗费CPU

生成器的两种形式：

• 1.生成器表达式：类似列表推导式

列表推导式详细可点击【列表推导式及演变姿势】

其句法与推导式相同，区别在于它是用圆括号而不是用方括号或花括号括起来

生成器表达式

• 2.自定义生成器：通过yield来自己定义（包含3种模板）
• 2.1 yield value 配合next() 使用（典型生成器）

典型生成器

• 2.2 yield value 配合 for循环使用（常用生成器）

常用生成器

• 2.3 v=yield value 配合send(value)使用（协程函数）

关于协程以后讨论，协成的底层就是生成器

下面示例大家都称为 生产者消费者模型

强调一下 v=yield value 的执行方式：

先yield value返回value，暂停。生成器外面遇到send回到生成器执行n=value赋值，继续执行到yield value返回value后，再暂停

转载自今日头条python一看便懂。