Python迭代器，可迭代对象，生成器

http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/3826911.html

【Python函数式编程指南（三）：迭代器】http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/07/01/2095931.html

1. 迭代器

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，知道所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。

1.1 使用迭代器的优点

对于原生支持随机访问的数据结构（如tuple、list），迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势，反而丢失了索引值（可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值）。但对于无法随机访问的数据结构（比如set）而言，迭代器是唯一的访问元素的方式。

另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件，或是斐波那契数列等等。

迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口，只要定义了iter()方法对象，就可以使用迭代器访问。

迭代器有两个基本的方法

next

方法：返回迭代器的下一个元素

__iter__

方法：返回迭代器对象本身

下面用生成斐波那契数列为例子，说明为何用迭代器

#代码1:直接在函数fab(max)中用print打印会导致函数的可复用性变差，因为fab返回None。其他函数无法获得fab函数返回的数列。
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print b
a, b = b, a + b
n = n + 1

#代码2:代码2满足了可复用性的需求，但是占用了内存空间，最好不要。
def fab(max):
L = []
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
L.append(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return L

#代码3:
class Fab(object):
def __init__(self, max):
self.max = max
self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1

def __iter__(self):
return self

def next(self):
if self.n < self.max:
r = self.b
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.n = self.n + 1
return r
raise StopIteration()

执行

>>> for key in Fabs(5):
print key

1
1
2
3
5

Fabs 类通过 next() 不断返回数列的下一个数，内存占用始终为常数　　

1.2 使用迭代器

使用内建的工厂函数iter(iterable)可以获取迭代器对象：

>>> lst = range(5)
>>> it = iter(lst)
>>> it
<listiterator object at 0x01A63110>

使用next()方法可以访问下一个元素：

>>> it.next()
0
>>> it.next()
1
>>> it.next()
2

python处理迭代器越界是抛出StopIteration异常

>>> it.next()
3
>>> it.next
<method-wrapper 'next' of listiterator object at 0x01A63110>
>>> it.next()
4
>>> it.next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#27>", line 1, in <module>
it.next()
StopIteration

了解了StopIteration，可以使用迭代器进行遍历了

lst = range(5)
it = iter(lst)
try:
while True:
val = it.next()
print val
except StopIteration:
pass

结果

>>>
0
1
2
3
4

事实上，因为迭代器如此普遍，python专门为for关键字做了迭代器的语法糖。在for循环中，Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器，自动调用next()获取元素，还完成了检查StopIteration异常的工作。如下

>>> a = (1, 2, 3, 4)
>>> for key in a:
print key

1
2
3
4

首先python对关键字in后的对象调用iter函数迭代器，然后调用迭代器的next方法获得元素，直到抛出StopIteration异常。

1.3 定义迭代器

下面一个例子——斐波那契数列

# -*- coding: cp936 -*-
class Fabs(object):
def __init__(self,max):
self.max = max
self.n, self.a, self.b = 0, 0<
4000
/span>, 1  #特别指出：第0项是0，第1项是第一个1.整个数列从1开始
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.n < self.max:
r = self.b
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.n = self.n + 1
return r
raise StopIteration()

print Fabs(5)
for key in Fabs(5):
print key

结果

<__main__.Fabs object at 0x01A63090>
1
1
2
3
5

2. 生成器

带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），几个例子说明下（还是用生成斐波那契数列说明）

可以看出代码3远没有代码1简洁，生成器（yield）既可以保持代码1的简洁性，又可以保持代码3的效果

#代码4
def fab(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1

执行

>>> for n in fab(5):
print n

1
1
2
3
5

简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法（因为 fab(5) 是一个 generator 对象，该对象具有 next() 方法），这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程：

>>> f = fab(3)
>>> f.next()
1
>>> f.next()
1
>>> f.next()
2
>>> f.next()

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#62>", line 1, in <module>
f.next()
StopIteration

return作用

在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕；如果遇到return,如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。例如

>>> s = fab(5)
>>> s.next()
1
>>> s.next()

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#66>", line 1, in <module>
s.next()
StopIteration

文件读取

#代码5
def read_file(fpath):
BLOCK_SIZE = 1024
with open(fpath, 'rb') as f:
while True:
block = f.read(BLOCK_SIZE)
if block:
yield block
else:
return

如果直接对文件对象调用 read() 方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield，我们不再需要编写读文件的迭代类，就可以轻松实现文件读取。

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#

#

http://www.cnblogs.com/wswang/p/6047994.html

也就是说迭代器类似于一个游标，卡到哪里就是哪里，可以通过这个来访问某个可迭代对象的元素；同时，也不是只有Python有这个特性。比如C++的STL中也有这个，如vector::iterator it。下面主要说一下Python中的可迭代对象和迭代器吧。

Python可迭代对象（Iterable）

Python中经常使用

for

来对某个对象进行遍历，此时被遍历的这个对象就是可迭代对象，像常见的

list

,

tuple

都是。如果给一个准确的定义的话，就是只要它定义了可以返回一个迭代器的

__iter__

方法，或者定义了可以支持下标索引的

__getitem__

方法(这些双下划线方法会在其他章节中全面解释)，那么它就是一个可迭代对象。

Python迭代器（iterator）

迭代器是通过

next()

来实现的，每调用一次他就会返回下一个元素，当没有下一个元素的时候返回一个

StopIteration

异常，所以实际上定义了这个方法的都算是迭代器。可以用通过下面例子来体验一下迭代器：

In [38]: s = 'ab'

In [39]: it = iter(s)

In [40]: it
Out[40]: <iterator at 0x1068e6d50>

In [41]: print it
<iterator object at 0x1068e6d50>

In [42]: it.next()
Out[42]: 'a'

In [43]: it.next()
Out[43]: 'b'

In [44]: it.next()
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-44-54f0920595b2> in <module>()
----> 1 it.next()

StopIteration:

自己实现一个迭代器，如下（参见官网文档）：

class Reverse:
"""Iterator for looping over a sequence backwards."""
def __init__(self, data):
self.data = data
self.index = len(data)

def __iter__(self):
return self

def next(self):
if self.index == 0:
raise StopIteration
self.index = self.index - 1
return self.data[self.index]

rev = Reverse('spam')
for char in rev:
print char

[output]
m
a
p
s

生成器（Generators）

生成器是构造迭代器的最简单有力的工具，与普通函数不同的只有在返回一个值的时候使用

yield

来替代

return

，然后

yield

会自动构建好

next()

和

iter()

。是不是很省事。例如：

def reverse(data):
for index in range(len(data)-1, -1, -1):
yield data[index]

>>> for char in reverse('golf'):
...     print char
...
f
l
o
g

生成器最佳应用场景是：你不想同一时间将所有计算出来的大量结果集分配到内存当中，特别是结果集里还包含循环。比方说，循环打印1000000个数，我们一般会使用xrange()而不是range()，因为前者返回的是生成器，后者返回的是列表（列表消耗大量空间）。