<p>在了解Python的数据结构时，容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起，难免让初学者一头雾水，我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚。</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/95b4076d30e55da078045cdade28cea3.png"></p>    <h3>容器(container)</h3>    <p>容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用 in ,  not in 关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中（也有一些特列并不是所有的元素都放在内存）在Python中，常见的容器对象有：</p>    <ul>     <li> <p>list, deque, ....</p> </li>     <li> <p>set, frozensets, ....</p> </li>     <li> <p>dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ....</p> </li>     <li> <p>tuple, namedtuple, …</p> </li>     <li> <p>str</p> </li>    </ul>    <p>容器比较容易理解，因为你就可以把它看作是一个盒子、一栋房子、一个柜子，里面可以塞任何东西。从技术角度来说，当它可以用来询问某个元素是否包含在其中时，那么这个对象就可以认为是一个容器，比如 list，set，tuples都是容器对象：</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> 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)  </code></pre>    <p>询问某元素是否在dict中用dict的中key：</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> d = {1: 'foo', 2: 'bar', 3: 'qux'}  >>> assert 1 in d  >>> assert 'foo' not in d  # 'foo' 不是dict中的元素  </code></pre>    <p>询问某substring是否在string中：</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> s = 'foobar'  >>> assert 'b' in s  >>> assert 'x' not in s  >>> assert 'foo' in s  </code></pre>    <p>尽管绝大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每一个元素，但这并不是容器本身提供的能力，而是 <strong>可迭代对象</strong> 赋予了容器这种能力，当然并不是所有的容器都是可迭代的，比如： Bloom filter ，虽然Bloom filter可以用来检测某个元素是否包含在容器中，但是并不能从容器中获取其中的每一个值，因为Bloom filter压根就没把元素存储在容器中，而是通过一个散列函数映射成一个值保存在数组中。</p>    <h3>可迭代对象(iterable)</h3>    <p>刚才说过，很多容器都是可迭代对象，此外还有更多的对象同样也是可迭代对象，比如处于打开状态的files，sockets等等。但凡是可以返回一个 <strong>迭代器</strong> 的对象都可称之为可迭代对象，听起来可能有点困惑，没关系，先看一个例子：</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> 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'>  </code></pre>    <p>这里 x 是一个可迭代对象，可迭代对象和容器一样是一种通俗的叫法，并不是指某种具体的数据类型，list是可迭代对象，dict是可迭代对象，set也是可迭代对象。  y 和  z 是两个独立的迭代器，迭代器内部持有一个状态，该状态用于记录当前迭代所在的位置，以方便下次迭代的时候获取正确的元素。迭代器有一种具体的迭代器类型，比如  list_iterator ，  set_iterator 。可迭代对象实现了  __iter__ 和  __next__ 方法（python2中是  next 方法，python3是  __next__ 方法），这两个方法对应内置函数  iter() 和  next() 。  __iter__ 方法返回可迭代对象本身，这使得他既是一个可迭代对象同时也是一个迭代器。</p>    <p>当运行代码：</p>    <pre>  <code class="language-python">x = [1, 2, 3]  for elem in x:     ...  </code></pre>    <p>实际执行情况是：</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/f65e5ba6a44611ae0b34b8375932123e.png"></p>    <p>反编译该段代码，你可以看到解释器显示地调用 GET_ITER 指令，相当于调用  iter(x) ，  FOR_ITER 指令就是调用  next() 方法，不断地获取迭代器中的下一个元素，但是你没法直接从指令中看出来，因为他被解释器优化过了。</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> 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  </code></pre>    <h3>迭代器(iterator)</h3>    <p>那么什么迭代器呢？它是一个带状态的对象，他能在你调用 next() 方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了  __next__() （python2中实现  next() ）方法的对象都是迭代器，至于它是如何实现的这并不重要。</p>    <p>所以，迭代器就是实现了工厂模式的对象，它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回。有很多关于迭代器的例子，比如 itertools 函数返回的都是迭代器对象。</p>    <p>生成无限序列：</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> from itertools import count  >>> counter = count(start=13)  >>> next(counter)  13  >>> next(counter)  14  </code></pre>    <p>从一个有限序列中生成无限序列：</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> from itertools import cycle  >>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue'])  >>> next(colors)  'red'  >>> next(colors)  'white'  >>> next(colors)  'blue'  >>> next(colors)  'red'  </code></pre>    <p>从无限的序列中生成有限序列：</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> 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  </code></pre>    <p>为了更直观地感受迭代器内部的执行过程，我们自定义一个迭代器，以斐波那契数列为例：</p>    <pre>  <code class="language-python">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]  </code></pre>    <p>Fib既是一个可迭代对象（因为它实现了 __iter__ 方法），又是一个迭代器（因为实现了  __next__ 方法）。实例变量  prev 和  curr 用户维护迭代器内部的状态。每次调用  next() 方法的时候做两件事：</p>    <ol>     <li> <p>为下一次调用 next() 方法修改状态</p> </li>     <li> <p>为当前这次调用生成返回结果</p> </li>    </ol>    <p>迭代器就像一个懒加载的工厂，等到有人需要的时候才给它生成值返回，没调用的时候就处于休眠状态等待下一次调用。</p>    <h3>生成器(generator)</h3>    <p>生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一，生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写 __iter__() 和  __next__() 方法了，只需要一个  yiled 关键字。 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种懒加载的模式生成值。用生成器来实现斐波那契数列的例子是：</p>    <pre>  <code class="language-python">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]  </code></pre>    <p>fib 就是一个普通的python函数，它特需的地方在于函数体中没有  return 关键字，函数的返回值是一个生成器对象。当执行  f=fib() 返回的是一个生成器对象，此时函数体中的代码并不会执行，只有显示或隐示地调用next的时候才会真正执行里面的代码。</p>    <p>生成器在Python中是一个非常强大的编程结构，可以用更少地中间变量写流式代码，此外，相比其它容器对象它更能节省内存和CPU，当然它可以用更少的代码来实现相似的功能。现在就可以动手重构你的代码了，但凡看到类似：</p>    <pre>  <code class="language-python">def something():     result = []     for ... in ...:         result.append(x)     return result  </code></pre>    <p>都可以用生成器函数来替换：</p>    <pre>  <code class="language-python">def iter_something():     for ... in ...:         yield x  </code></pre>    <h3>生成器表达式(generator expression)</h3>    <p>生成器表达式是列表推倒式的生成器版本，看起来像列表推导式，但是它返回的是一个生成器对象而不是列表对象。</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> a = (x*x for x in range(10))  >>> a  <generator object <genexpr> at 0x401f08>  >>> sum(a)  285  </code></pre>    <p> </p>    <p>来自：https://mp.weixin.qq.com/s/baavCsOtKH0uuUGI-GPecw</p>    <p> </p>