首先我們要理解迭代器(iterators)。迭代器是乙個讓程式設計師可以遍歷乙個容器(特別是列表)的物件。然而,乙個迭代器在遍歷並讀取乙個容器的資料元素時,並不會執行乙個迭代。換句話說這裡有三個部分:
上面這些部分互相聯絡。我們會先各個擊破來討論他們,然後再討論生成器(generators).
python中任意的物件,只要它定義了可以返回乙個迭代器的__iter__
方法,或者定義了可以支援下標索引的__getitem__
方法(這些雙下劃線方法會在其他章節中全面解釋),那麼它就是乙個可迭代物件。簡單說,可迭代物件就是能提供迭代器的任意物件。
任意物件,只要定義了next
(python2) 或者__next__
方法,它就是乙個迭代器。就這麼簡單。現在我們來理解迭代(iteration)
用簡單的話講,它就是從某個地方(比如乙個列表)取出乙個元素的過程。當我們使用乙個迴圈來遍歷某個東西時,這個過程本身就叫迭代。現在既然我們有了這些術語的基本理解,那我們開始理解生成器吧。
生成器也是一種迭代器,但是你只能對其迭代一次。這是因為它們並沒有把所有的值存在記憶體中,而是在執行時生成值。你通過遍歷來使用它們,要麼用乙個「for」迴圈,要麼將它們傳遞給任意可以進行迭代的函式和結構。大多數時候生成器是以函式來實現的。然而,它們並不返回乙個值,而是yield
(暫且譯作「生出」)乙個值。這裡有個生成器函式的簡單例子:
def generator_function():
for i in range(10):
yield i
for item in generator_function():
print(item)
# output: 0
# 1# 2
# 3# 4
# 5# 6
# 7# 8
# 9
這個案例並不是非常實用。生成器最佳應用場景是:你不想同一時間將所有計算出來的大量結果集分配到記憶體當中,特別是結果集裡還包含迴圈。
下面是乙個計算斐波那契數列的生成器:
# generator version
def fibon(n):
a = b = 1
for i in range(n):
yield a
a, b = b, a + b
函式使用方法如下:
for x in fibon(1000000):
print(x)
用這種方式,我們可以不用擔心它會使用大量資源。然而,之前如果我們這樣來實現的話:
def fibon(n):
a = b = 1
result =
for i in range(n):
a, b = b, a + b
return result
這也許會在計算很大的輸入引數時,用盡所有的資源。我們已經討論過生成器使用一次迭代,但我們並沒有測試過。在測試前你需要再知道乙個python內建函式:next()
。它允許我們獲取乙個序列的下乙個元素。那我們來驗證下我們的理解:
def generator_function():
for i in range(3):
yield i
gen = generator_function()
print(next(gen))
# output: 0
print(next(gen))
# output: 1
print(next(gen))
# output: 2
print(next(gen))
# output: traceback (most recent call last):
# file "", line 1, in # stopiteration
我們可以看到,在yield
掉所有的值後,next()
觸發了乙個stopiteration
的異常。基本上這個異常告訴我們,所有的值都已經被yield
完了。你也許會奇怪,為什麼我們在使用for
迴圈時沒有這個異常呢?啊哈,答案很簡單。for
迴圈會自動捕捉到這個異常並停止呼叫next()
。你知不知道python中一些內建資料型別也支援迭代哦?我們這就去看看:
my_string = "yasoob"
next(my_string)
# output: traceback (most recent call last):
# file "", line 1, in # typeerror: str object is not an iterator
這個異常說那個str
物件不是乙個迭代器。對,就是這樣!它是乙個可迭代物件,而不是乙個迭代器。這意味著它支援迭代,但我們不能直接對其進行迭代操作。那我們怎樣才能對它實施迭代呢?是時候學習下另乙個內建函式,iter
。它將根據乙個可迭代物件返回乙個迭代器物件。這裡是我們如何使用它:
my_string = "yasoob"
my_iter = iter(my_string)
next(my_iter)
# output: 'y'
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