<p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/6afda16c3fe2e7d44c8516e2543bacd8.jpg"></p>    <p>事实上，当你在使用Python的第一天，你很有可能就已经和迭代器打交道了。这篇文章从浅入深的聊聊Python的迭代器和生成器。</p>    <h3><strong>1. 从for语句开始</strong></h3>    <p>有一定C语言基础的朋友在刚刚学习Python的时候，常常会询问Python有没有类似这样的写法：</p>    <pre>  <code class="language-python">for i = 0; i < 10 ; i += 1:      print i</code></pre>    <p>更有意思的是，当被告知『没有』的时候，一些人就打起了歪主意，写出了合法的代码：</p>    <pre>  <code class="language-python">i = 0  while i < 10:      print i      i += 1</code></pre>    <p>这是用Python写C程序，非常的不推荐。实际上，for总是和in关键字一起使用</p>    <pre>  <code class="language-python">for i in range(10):      print i</code></pre>    <p>range不是Python的关键字，而是一个内建的函数（Python 2.X），它实际上返回了一个列表</p>    <pre>  <code class="language-python">>>> print range(10)  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]</code></pre>    <p>可是一些老司机还推荐这样写（仅限于Python 2.X）</p>    <pre>  <code class="language-python">for i in xrange(10):      print i</code></pre>    <p>想了解其中的奥义，继续阅读本文吧！</p>    <p><strong>2.迭代器</strong></p>    <p>有一些Python对象，我们可以从中按一定次序提取出其中的元素。这些对象称之为可迭代对象。比如，字符串、列表、元组都是可迭代对象。</p>    <p>我们回忆一下从可迭代对象中提取元素的过程。这次，我们显式的使用列表的 <strong>下标</strong></p>    <pre>  <code class="language-python">my_str = 'abc'  for i,_ in enumerate(my_str):      print my_str[i]</code></pre>    <p>同样的，以下是通过下标对可迭代对象的元素进行改写：</p>    <pre>  <code class="language-python">my_list = [1,2,3]  for i,_ in enumerate(my_list):      my_list[i] = my_list[i] + 1  print my_list</code></pre>    <p>我们知道，在以上两个例子中，读取和写入元素，是通过可迭代对象的操作符[]实现的。而下标只是作为参数出现。我们不妨把这种模式，称作『可迭代对象是一等公民』。</p>    <p>与之相对的，有没有可能将下标作为一等公民？换句话说，元素的提取只和下标打交道，而和可迭代对象无关。答案是有的。这样的一种 <strong>设计模式</strong> ，就是 <strong>迭代器模式</strong> 。那个升级版的下标，称之为 <strong>迭代器</strong> 。</p>    <p>下面的代码，说明了如何显式的使用迭代器。利用Python内建函数iter，可以得到一个可迭代对象的 <strong>迭代器</strong> 。</p>    <pre>  <code class="language-python">my_list = [1,2,3]  i = iter(my_list)  while True:      try:          print next(i)      except StopIteration:          break</code></pre>    <p>一旦迭代器建立起来，提取元素的过程就不再依赖于原始的可迭代对象，而是仅仅依赖于迭代器本身。Python内建的next函数作用于迭代器上，会执行三个操作：</p>    <ol>     <li>返回当前『位置』的元素，第一次next调用，当前位置是可迭代对象的起始位置</li>     <li>将『位置』向后递增</li>     <li>如果到达可迭代对象的末尾，即没有元素可以提取，则抛出StopIteration异常</li>    </ol>    <p>实际上，你并不需要这么麻烦的方法来使用迭代器，Python中的循环语句会自动进行迭代器的建立、next的调用和StopIteration的处理。换句话说，遍历一个可迭代对象的元素，这样写就对了：</p>    <pre>  <code class="language-python">my_list = [1,2,3]  for v in my_list:      print v</code></pre>    <p>换句话说，Python的for...in语句，隐藏了大量的细节。</p>    <p>所以，Python 2.X 的 range和xrange有何区别？答案是，range的返回值就是一个list，在你调用range的时候，Python会产生所有的元素。而xrange是一个特别设计的可迭代对象，它在建立的时候仅仅保存终止值。你可比较以下两种写法的实际运行结果：</p>    <pre>  <code class="language-python">for v in range(1000000000000): #possible Memory Error      if v == 2:          break        for v in xrange(1000000000000): #fine      if v == 2:          break</code></pre>    <p>在Python 3.X 中，不再有内建的xrange，其range等效于Python 2.X 的xrange</p>    <p><strong>3. 自定义迭代器</strong></p>    <p>那么Python的iter函数和next函数都做了什么呢？答案是，基本上什么都没做！它们的内部实现是（逻辑上）这样的：</p>    <pre>  <code class="language-python">def iter(obj):      return obj.__iter__()    #Python 2.X  def next(obj):      return obj.next()    #Python 3.X  def next(obj):      return obj.__next__()</code></pre>    <p>所以利用这一点，我们很容易写一个自己的可迭代对象和迭代器。下面就是一个例子，这个迭代器有随机的长度。测试它的方法就用for...in...</p>    <pre>  <code class="language-python">import random    class demo_iterator(object):      def __next__(self):          return self.next()            def next(self):          v = random.randint(0,10)          if v < 5:              raise StopIteration()          else:              return v        class demo_iterable(object):      def __iter__(self):          return demo_iterator()        for v in demo_iterable():      print(v)</code></pre>    <p>为了使得它在Python 2和Python 3都可用，我们同时实现了next和__next__。</p>    <p>这个故事告诉我们，若想让你自己的对象支持for...in...，你可以实现它的迭代器接口。</p>    <p>使用迭代器有何好处？用默认的列表不也很好吗？实际上，使用迭代器最大的优点是，能够及时处理『未知』的事件（例如，用户的输入，网络上的信号），并在迭代推进的过程中随时可以终止迭代。就拿range为例，我们如果想尽可能多的利用系统内存产生尽可能多的数据。那么使用迭代器的方法，可以在每一次迭代的时候都检查一下剩余可用的内存，从而决定要不要进行下一次迭代。而使用list的方法，过程中使用了多少内存，是很难预见的。</p>    <p><strong>4 生成器</strong></p>    <p>生成器是创建迭代器的一种简便的方法。生成器是一个特殊的函数。我们可以从静态和动态两个角度理解生成器函数。</p>    <p>首先，从静态的角度，生成器函数在代码中表现为：</p>    <ol>     <li>含有yield语句（无论yield是否可能会被执行）</li>     <li>无return或者仅有无值return（一旦函数里存在yield语句，有值return会视为语法错误）</li>    </ol>    <p>其次，从动态的角度，生成器函数在运行过程中：</p>    <ol>     <li>当生成器函数被调用的时候，生成器函数不执行内部的任何代码，直接立即返回一个迭代器。</li>     <li>当所返回的迭代器第一次调用next的时候，生成器函数从头开始执行，如果遇到了执行yield x，next立即返回yield值x。</li>     <li>当所返回的迭代器继续调用next的时候，生成器函数从上次yield语句的下一句开始执行，直到遇到下一次执行yield</li>     <li>任何时候遇到函数结尾，或者return语句，抛出StopIteration异常</li>    </ol>    <p>特别的，生成器返回的迭代器，其__iter__返回其自身。</p>    <p>举一个最简单的例子：</p>    <pre>  <code class="language-python">def g():      yield 1      yield 2      yield 3          for v in g():      print v</code></pre>    <p>如何理解这个程序呢？</p>    <p>把for循环展开，并在生成器函数中插入一些print语句。</p>    <pre>  <code class="language-python">def g():      print 'L1'      yield 1      print 'L2'      yield 2      print 'L3'      yield 3      print 'L4'          it = iter(g())  v = next(it);print v  v = next(it);print v  v = next(it);print v  v = next(it);print v</code></pre>    <p>g()已经返回了一个迭代器，iter这个迭代器将得到迭代器自身。所以it依然是生成器函数g返回的迭代器。</p>    <pre>  <code class="language-python">it = g()  print id(it)  print id(iter(it)) #same value as previous line</code></pre>    <p>在执行g()的时候，并没有输出L1。而是第一次调用next的时候，L1输出，next返回1。以此类推，之后L4被打印出来，最后一个next抛出SropIteration异常。</p>    <p>利用生成器，我们可以重写之前的随机序列，看起来简单多了。</p>    <pre>  <code class="language-python">import random        def demo_generator(n):      while True:          v = random.randint(0,n)          if v > 5:              yield v          else:              break            for i in demo_generator(10):      print i</code></pre>    <p><strong>5 应用、itertools、以及其他</strong></p>    <p>迭代器由于其不定长的特性，特别适合表达数学中的『无穷序列』</p>    <p>比如说，我们要寻找前10组直角三角形的边长。算法是暴利枚举每一边的长度。然而，我们并不知道边长的搜索边界，用列表做循环显然不合适。</p>    <p>所以，我们首先产生一个正整数无穷序列：</p>    <pre>  <code class="language-python">def pint():      i = 1      while True:          yield i          i += 1</code></pre>    <p>然后进行穷举。因为直角三角形的直角边总小于斜边，所以直角边的范围不用取无穷序列。另外，为了避免对称重复，最内层循环的直角边只取比另一个直角边小的值。</p>    <pre>  <code class="language-python">def tri():      for h in pint(): #hypotenuse          for c1 in xrange(1,h): #cathetus1              for c2 in xrange(1,c1): #cathetus2                  if c1 * c1 + c2 * c2 == h * h:                      yield (c1,c2,h)</code></pre>    <p>tri也是个生成器，得到的迭代器也是个无穷序列。取前10个，用for循环就好：</p>    <pre>  <code class="language-python">for i,v in enumerate(tri()):      if i == 10:          break      print v</code></pre>    <p>实际上想取多少就取多少。这种无穷序列在解决数学问题的时候特别方便。</p>    <p>Python内建库itertools有很多很方便的函数，大部分函数都支持无穷序列的运算。若自己写一些迭代器（无论用类的方法，还是用生成器），就可以很方便的利用这些itertools函数了。具体的计算功能可见相关文档。</p>    <p>Python中除了可迭代对象，还有『容器』对象的概念。尽管很多内建对象即是容器又是可迭代对象，但这两个概念是相互独立的。容器对象无非是实现了__contains__成员，使得能够接受in操作符的运算。一个对象是不是容器，和它是不是可迭代，没有任何关系。</p>    <pre>  <code class="language-python">class cont(object):      def __contains__(self,x):          return True        if 2 in cont():      print 'Here'        for x in cont(): #TypeError: 'cont' object is not iterable      print x</code></pre>    <p> </p>    <p>来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24499698</p>    <p> </p>