這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)怎樣理解Python迭代對(duì)象和迭代器以及生成器,文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。
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在了解Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí),容器(container)、可迭代對(duì)象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推導(dǎo)式(list,set,dict comprehension)眾多概念參雜在一起,難免讓初學(xué)者一頭霧水,我將用一篇文章試圖將這些概念以及它們之間的關(guān)系捋清楚。
容器(container)
容器是一種把多個(gè)元素組織在一起的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),容器中的元素可以逐個(gè)地迭代獲取,可以用in, not in關(guān)鍵字判斷元素是否包含在容器中。通常這類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)把所有的元素存儲(chǔ)在內(nèi)存中(也有一些特例,并不是所有的元素都放在內(nèi)存,比如迭代器和生成器對(duì)象)在Python中,常見的容器對(duì)象有:
list, deque, ….
set, frozensets, ….
dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ….
tuple, namedtuple, …
str
容器比較容易理解,因?yàn)槟憔涂梢园阉醋魇且粋€(gè)盒子、一棟房子、一個(gè)柜子,里面可以塞任何東西。從技術(shù)角度來說,當(dāng)它可以用來詢問某個(gè)元素是否包含在其中時(shí),那么這個(gè)對(duì)象就可以認(rèn)為是一個(gè)容器,比如 list,set,tuples都是容器對(duì)象:
>>> assert 1 in [1, 2, 3] # lists >>> assert 4 not in [1, 2, 3] >>> assert 1 in {1, 2, 3} # sets >>> assert 4 not in {1, 2, 3} >>> assert 1 in (1, 2, 3) # tuples >>> assert 4 not in (1, 2, 3)
詢問某元素是否在dict中用dict的中key:
>>> d = {1: 'foo', 2: 'bar', 3: 'qux'} >>> assert 1 in d >>> assert 'foo' not in d # 'foo' 不是dict中的元素
詢問某substring是否在string中:
>>> s = 'foobar' >>> assert 'b' in s >>> assert 'x' not in s >>> assert 'foo' in s
盡管絕大多數(shù)容器都提供了某種方式來獲取其中的每一個(gè)元素,但這并不是容器本身提供的能力,而是可迭代對(duì)象賦予了容器這種能力,當(dāng)然并不是所有的容器都是可迭代的,比如:Bloom filter,雖然Bloom filter可以用來檢測(cè)某個(gè)元素是否包含在容器中,但是并不能從容器中獲取其中的每一個(gè)值,因?yàn)锽loom filter壓根就沒把元素存儲(chǔ)在容器中,而是通過一個(gè)散列函數(shù)映射成一個(gè)值保存在數(shù)組中。
可迭代對(duì)象(iterable)
剛才說過,很多容器都是可迭代對(duì)象,此外還有更多的對(duì)象同樣也是可迭代對(duì)象,比如處于打開狀態(tài)的files,sockets等等。但凡是可以返回一個(gè)迭代器的對(duì)象都可稱之為可迭代對(duì)象,聽起來可能有點(diǎn)困惑,沒關(guān)系,先看一個(gè)例子:
>>> x = [1, 2, 3] >>> y = iter(x) >>> z = iter(x) >>> next(y) 1 >>> next(y) 2 >>> next(z) 1 >>> type(x) <class 'list'> >>> type(y) <class 'list_iterator'>
這里x是一個(gè)可迭代對(duì)象,可迭代對(duì)象和容器一樣是一種通俗的叫法,并不是指某種具體的數(shù)據(jù)類型,list是可迭代對(duì)象,dict是可迭代對(duì)象,set也是可迭代對(duì)象。y和z是兩個(gè)獨(dú)立的迭代器,迭代器內(nèi)部持有一個(gè)狀態(tài),該狀態(tài)用于記錄當(dāng)前迭代所在的位置,以方便下次迭代的時(shí)候獲取正確的元素。迭代器有一種具體的迭代器類型,比如list_iterator,set_iterator。可迭代對(duì)象實(shí)現(xiàn)了__iter__方法,該方法返回一個(gè)迭代器對(duì)象。
當(dāng)運(yùn)行代碼:
x = [1, 2, 3] for elem in x: ...
實(shí)際執(zhí)行情況是:
反編譯該段代碼,你可以看到解釋器顯示地調(diào)用GET_ITER指令,相當(dāng)于調(diào)用iter(x),F(xiàn)OR_ITER指令就是調(diào)用next()方法,不斷地獲取迭代器中的下一個(gè)元素,但是你沒法直接從指令中看出來,因?yàn)樗唤忉屍鲀?yōu)化過了。
>>> import dis >>> x = [1, 2, 3] >>> dis.dis('for _ in x: pass') 1 0 SETUP_LOOP 14 (to 17) 3 LOAD_NAME 0 (x) 6 GET_ITER >> 7 FOR_ITER 6 (to 16) 10 STORE_NAME 1 (_) 13 JUMP_ABSOLUTE 7 >> 16 POP_BLOCK >> 17 LOAD_CONST 0 (None) 20 RETURN_VALUE
迭代器(iterator)
那么什么迭代器呢?它是一個(gè)帶狀態(tài)的對(duì)象,他能在你調(diào)用next()方法的時(shí)候返回容器中的下一個(gè)值,任何實(shí)現(xiàn)了__iter__和__next__()(python2中實(shí)現(xiàn)next())方法的對(duì)象都是迭代器,__iter__返回迭代器自身,__next__返回容器中的下一個(gè)值,如果容器中沒有更多元素了,則拋出StopIteration異常,至于它們到底是如何實(shí)現(xiàn)的這并不重要。
所以,迭代器就是實(shí)現(xiàn)了工廠模式的對(duì)象,它在你每次你詢問要下一個(gè)值的時(shí)候給你返回。有很多關(guān)于迭代器的例子,比如itertools函數(shù)返回的都是迭代器對(duì)象。
生成***序列:
>>> from itertools import count >>> counter = count(start=13) >>> next(counter) 13 >>> next(counter) 14
從一個(gè)有限序列中生成***序列:
>>> from itertools import cycle >>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue']) >>> next(colors) 'red' >>> next(colors) 'white' >>> next(colors) 'blue' >>> next(colors) 'red'
從***的序列中生成有限序列:
>>> from itertools import islice >>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue']) # infinite >>> limited = islice(colors, 0, 4) # finite >>> for x in limited: ... print(x) red white blue red
為了更直觀地感受迭代器內(nèi)部的執(zhí)行過程,我們自定義一個(gè)迭代器,以斐波那契數(shù)列為例:
class Fib: def __init__(self): self.prev = 0 self.curr = 1 def __iter__(self): return self def __next__(self): value = self.curr self.curr += self.prev self.prev = value return value >>> f = Fib() >>> list(islice(f, 0, 10)) [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
Fib既是一個(gè)可迭代對(duì)象(因?yàn)樗鼘?shí)現(xiàn)了__iter__方法),又是一個(gè)迭代器(因?yàn)閷?shí)現(xiàn)了__next__方法)。實(shí)例變量prev和curr用戶維護(hù)迭代器內(nèi)部的狀態(tài)。每次調(diào)用next()方法的時(shí)候做兩件事:
為下一次調(diào)用next()方法修改狀態(tài)
為當(dāng)前這次調(diào)用生成返回結(jié)果
迭代器就像一個(gè)懶加載的工廠,等到有人需要的時(shí)候才給它生成值返回,沒調(diào)用的時(shí)候就處于休眠狀態(tài)等待下一次調(diào)用。
生成器(generator)
生成器算得上是Python語言中最吸引人的特性之一,生成器其實(shí)是一種特殊的迭代器,不過這種迭代器更加優(yōu)雅。它不需要再像上面的類一樣寫__iter__()和__next__()方法了,只需要一個(gè)yiled關(guān)鍵字。 生成器一定是迭代器(反之不成立),因此任何生成器也是以一種懶加載的模式生成值。用生成器來實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列的例子是:
def fib(): prev, curr = 0, 1 while True: yield curr prev, curr = curr, curr + prev >>> f = fib() >>> list(islice(f, 0, 10)) [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
fib就是一個(gè)普通的python函數(shù),它特殊的地方在于函數(shù)體中沒有return關(guān)鍵字,函數(shù)的返回值是一個(gè)生成器對(duì)象。當(dāng)執(zhí)行f=fib()返回的是一個(gè)生成器對(duì)象,此時(shí)函數(shù)體中的代碼并不會(huì)執(zhí)行,只有顯示或隱示地調(diào)用next的時(shí)候才會(huì)真正執(zhí)行里面的代碼。
生成器在Python中是一個(gè)非常強(qiáng)大的編程結(jié)構(gòu),可以用更少地中間變量寫流式代碼,此外,相比其它容器對(duì)象它更能節(jié)省內(nèi)存和CPU,當(dāng)然它可以用更少的代碼來實(shí)現(xiàn)相似的功能?,F(xiàn)在就可以動(dòng)手重構(gòu)你的代碼了,但凡看到類似:
def something(): result = [] for ... in ...: result.append(x) return result
都可以用生成器函數(shù)來替換:
def iter_something(): for ... in ...: yield x
生成器表達(dá)式(generator expression)
生成器表達(dá)式是列表推倒式的生成器版本,看起來像列表推導(dǎo)式,但是它返回的是一個(gè)生成器對(duì)象而不是列表對(duì)象。
>>> a = (x*x for x in range(10)) >>> a <generator object <genexpr> at 0x401f08> >>> sum(a) 285
容器是一系列元素的集合,str、list、set、dict、file、sockets對(duì)象都可以看作是容器,容器都可以被迭代(用在for,while等語句中),因此他們被稱為可迭代對(duì)象。
可迭代對(duì)象實(shí)現(xiàn)了__iter__方法,該方法返回一個(gè)迭代器對(duì)象。
迭代器持有一個(gè)內(nèi)部狀態(tài)的字段,用于記錄下次迭代返回值,它實(shí)現(xiàn)了__next__和__iter__方法,迭代器不會(huì)一次性把所有元素加載到內(nèi)存,而是需要的時(shí)候才生成返回結(jié)果。
生成器是一種特殊的迭代器,它的返回值不是通過return而是用yield。
關(guān)于怎樣理解Python迭代對(duì)象和迭代器以及生成器就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。
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