Python3中的迭代器和生成器

介绍

本篇将介绍Python3中的迭代器与生成器，描述可迭代与迭代器关系，并实现自定义类的迭代器模式。

可迭代的(iterable)

Python标准库中存在着一些可迭代对象，例如:list, tuple, dict, set, str等。
可以对这些迭代对象，进行for-in等迭代操作，例如:

for s in "helloworld":
    print(s)

编译器若想迭代一个对象a，则会自动调用iter(a)获取该对象的迭代器(iterator)，如果iter(a)抛出异常，则对象a不可迭代。

判断对象是否可迭代

原生函数iter(instance) 可以判断某个对象是否可迭代，它的工作流程大概分为以下3个步骤：

1. 检查对象instance是否实现了__iter__方法，并调用它获取返回的迭代器(iterator)。
2. 如果对象没有实现__iter__方法，但是实现了__getitem__方法，Python会生成一个迭代器。
3. 如果上述都失败，则编译器则抛出TypeError错误，‘xxx' Object is not iterable。

自定义类实现__iter__方法

根据第一条，我们自定义类Iter1实现__iter__方法使该类的对象可迭代。

class Iter1:
    def __init__(self, text):
        self.text = text

    def __iter__(self):
        return iter(self.text)

iter1 = Iter1("hello")
for s in iter1:
    print(s)

Iter1类实现了__iter__方法，通过iter()调用，得到可迭代对象text的迭代器并返回，实现了迭代器协议，因此可以通过for-in等方式对该对象进行迭代。
第二条通常都是针对Python中的序列(sequence)而定义，例如list，为了实现sequence协议，需要实现__getitem__方法。

class Iter2:
    def __init__(self, sequence):
        self.sequence = sequence

    def __getitem__(self, item):
        return self.sequence[item]


iter2 = Iter2([1, 2, 3, 4])
for s in iter2:
    print(s)

实际上，为了避免版本后序改动，Python标准库中的序列除了实现了__getitem__方法，也实现了__iter__方法，因此我们在定义序列时也应实现__iter__。
综上，如果显示判断某个对象是否可迭代，应该调用iter(instance)是否抛出异常，因为只实现了__getitem__的序列也是可迭代的（例子中Iter2的对象是可迭代的，但isinstance(iter2, abc.Iterator)返回结果是False)。同时，如果在调用iter后进行迭代操作不必显示判断，可以用try/except方式包装代码块。

iterable vs iterator（可迭代vs迭代器）

iterable定义

任何可以由原生函数iter获取到迭代器的对象
任何实现了__iter__方法并返回迭代器的对象
所有的序列（实现了__getitem__)

Python通过获取到可迭代对象的迭代器(iterator)实现迭代，例如for-in的实现其实是在内部获取到了迭代器进行操作。for-in机制可以理解为下述代码：

s = 'hello'
it = iter(s)
while (True):
    try:
        print(next(it))
    except StopIteration:
        del it
        break

StopIteration异常将在迭代器耗尽后被抛出，for-in、生成式(comprehension)、元组解压(tuple unpacking)等迭代操作都会处理并这个异常。

迭代器是个迭代值生产工厂，它保存迭代状态，并通过next()函数产生下一个迭代值。实现迭代器需要实现以下两个方法：

1. __iter__
   返回self
2. __next__
   返回下一个可用的元素，如果无可用元素则抛出StopIteration异常

迭代器实现__iter__，因此所有的迭代器都是可迭代的，下图展示了iterable和iterator的结构。

迭代器模式

实现一个自定义的迭代器模式需要两个类，分别为实现了__iter__方法的类和通过__iter__返回的迭代器实例类(实现了__iter__和__next__方法)。下面例子简单实现了上述功能。

class IterText:
    def __init__(self, text):
        self.text = text

    def __iter__(self):
        return IteratorText(self.text)


class IteratorText:
    def __init__(self, text):
        self.text = text
        self.index = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        try:
            letter = self.text[self.index]
        except IndexError:
            raise StopIteration
        self.index += 1
        return letter

text = IterText("hey")
for l in text:
    print(l)

可迭代的IterText实现了__iter__方法，返回了迭代器IteratorText实例。IteratorText实现了__next__方法返回下一个迭代元素直到抛出异常，同时IteratorText实现了__iter__方法返回自身对象用于迭代。
这里的IterText和IteratorText很容易混淆，如果在IterText中实现了__next__方法并将__iter__中返回自身实例self也可以实现上述功能，但通常可迭代对象和迭代器应当分开，这样在可迭代对象中的__iter__中可以返回不同的迭代器对象，使功能独立。

生成器(generator)

通过上述文章说明，迭代器通过next()不断产出下一个元素直到迭代器耗尽，而Python中的生成器可以理解为一个更优雅的迭代器(不需要实现__iter__和__next__方法)，实现了迭代器协议，它也可以通过next()产出元素。
Python中的生成器主要分为两种类型：

• 生成器函数(generator function)返回得到的生成器:
  包含yield关键字的函数称为生成器函数

def gen_func():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
g = gen_func()

• 生成器表达式(generator expression)返回得到的生成器

g = (i for i in (1, 2, 3))

我们可以利用生成器进行迭代操作：

for e in g:
    print(e)
    
## 生成器g已被耗尽，如果需要重新迭代需要重新获得新的生成器对象
g = gen_func()
for e in g:
    print(e)

利用生成器代替可迭代中的__iter__迭代器

在迭代器模式章节中，我们在可迭代IterText中的__iter__返回迭代器IteratorText实例，然而使用生成器的方式会使代码更加优雅。

class IterText:
    def __init__(self, text):
        self.text = text

    def __iter__(self):
        for letter in self.text:
            yield letter

因为yield存在于__iter__，因此__iter__变成了生成器函数，调用它测返回一个生成器，同时生成器又实现了迭代器协议，因此IterText满足了可迭代的需求。

yield from

Python3.3新增加了yield from关键字，解决了yield的嵌套循环。例如itertools中的chain函数，它的简单实现为下面代码。

def chain(*iterable):
    for it in iterable:
        for i in it:
            yield i

print(list(chain('abc', range(3))))
## output: ['a', 'b', 'c', 0, 1, 2]

而使用yield from会使代码变的更加简洁。

def chain(*iterable):
    for i in iterable:
        yield from i

print(list(chain('abc', range(3))))
## output: ['a', 'b', 'c', 0, 1, 2]

# 总结