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  • 生成器和迭代器

    python 生成器和迭代器有这篇就够了

     

    　　本节主要记录一下列表生成式，生成器和迭代器的知识点

    　　列表生成器

    　　首先举个例子

    现在有个需求，看列表 [0，1，2，3，4，5，6，7，8，9]，要求你把列表里面的每个值加1，你怎么实现呢？

    方法一（简单）：

    方法二（一般）：

    方法三（高级）：

    　　生成器

    什么是生成器？

    　　通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

    　　所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator

    　　生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为，python中生成器是迭代器的一种，使用yield返回值函数，每次调用yield会暂停，而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。

    　　生成器类似于返回值为数组的一个函数，这个函数可以接受参数，可以被调用，但是，不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组，生成器一次只能产生一个值，这样消耗的内存数量将大大减小，而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值，因此生成器看起来像是一个函数，但是表现得却像是迭代器

    python中的生成器

    　　要创建一个generator，有很多种方法，第一种方法很简单，只有把一个列表生成式的[]中括号改为（）小括号，就创建一个generator

    　　举例如下：

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    #列表生成式
    lis = [x*x for x in range(10)]
    print(lis)
    #生成器
    generator_ex = (x*x for x in range(10))
    print(generator_ex)
     
    结果：
    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
    <generator object <genexpr> at 0x000002A4CBF9EBA0>

    　　那么创建lis和generator_ex，的区别是什么呢？从表面看就是[  ]和（）,但是结果却不一样，一个打印出来是列表（因为是列表生成式），而第二个打印出来却是<generator object <genexpr> at 0x000002A4CBF9EBA0>，那么如何打印出来generator_ex的每一个元素呢？

    　　如果要一个个打印出来，可以通过next（）函数获得generator的下一个返回值：

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    #生成器
    generator_ex = (x*x for x in range(10))
    print(next(generator_ex))
    print(next(generator_ex))
    print(next(generator_ex))
    print(next(generator_ex))
    print(next(generator_ex))
    print(next(generator_ex))
    print(next(generator_ex))
    print(next(generator_ex))
    print(next(generator_ex))
    print(next(generator_ex))
    print(next(generator_ex))
    结果：
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    Traceback (most recent call last):
     
      File "列表生成式.py", line 42, in <module>
     
        print(next(generator_ex))
     
    StopIteration

    　　大家可以看到，generator保存的是算法，每次调用next(generaotr_ex)就计算出他的下一个元素的值，直到计算出最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误，而且上面这样不断调用是一个不好的习惯，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

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    #生成器
    generator_ex = (x*x for x in range(10))
    for i in generator_ex:
        print(i)
         
    结果：
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    　　所以我们创建一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代，并且不需要关心StopIteration的错误，generator非常强大，如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

    比如著名的斐波那契数列，除第一个和第二个数外，任何一个数都可以由前两个相加得到：

    1，1，2，3，5，8，12，21，34.....

    斐波那契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

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    #fibonacci数列
    def fib(max):
        n,a,b =0,0,1
        while n < max:
            a,b =b,a+b
            n = n+1
            print(a)
        return 'done'
     
    a = fib(10)
    print(fib(10))

    　　a,b = b ,a+b  其实相当于 t =a+b ,a =b ,b =t  ，所以不必写显示写出临时变量t，就可以输出斐波那契数列的前N个数字。上面输出的结果如下：

    　　仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

    　　也就是说上面的函数也可以用generator来实现，上面我们发现，print(b)每次函数运行都要打印，占内存，所以为了不占内存，我们也可以使用生成器，这里叫yield。如下：

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    def fib(max):
        n,a,b =0,0,1
        while n < max:
            yield b
            a,b =b,a+b
            n = n+1
        return 'done'
     
    a = fib(10)
    print(fib(10))

    　　但是返回的不再是一个值，而是一个生成器，和上面的例子一样，大家可以看一下结果：

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    <generator object fib at 0x000001C03AC34FC0>

    　　那么这样就不占内存了，这里说一下generator和函数的执行流程，函数是顺序执行的，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次被next（）调用时候从上次的返回yield语句处急需执行，也就是用多少，取多少，不占内存。

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    def fib(max):
        n,a,b =0,0,1
        while n < max:
            yield b
            a,b =b,a+b
            n = n+1
        return 'done'
     
    a = fib(10)
    print(fib(10))
    print(a.__next__())
    print(a.__next__())
    print(a.__next__())
    print("可以顺便干其他事情")
    print(a.__next__())
    print(a.__next__())
     
    结果：
    <generator object fib at 0x0000023A21A34FC0>
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    可以顺便干其他事情
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    　　在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

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    def fib(max):
        n,a,b =0,0,1
        while n < max:
            yield b
            a,b =b,a+b
            n = n+1
        return 'done'
    for i in fib(6):
        print(i)
         
    结果：
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    　　但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果拿不到返回值，那么就会报错，所以为了不让报错，就要进行异常处理，拿到返回值，如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

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    def fib(max):
        n,a,b =0,0,1
        while n < max:
            yield b
            a,b =b,a+b
            n = n+1
        return 'done'
    g = fib(6)
    while True:
        try:
            x = next(g)
            print('generator: ',x)
        except StopIteration as e:
            print("生成器返回值：",e.value)
            break
     
     
    结果：
    generator:  1
    generator:  1
    generator:  2
    generator:  3
    generator:  5
    generator:  8
    生成器返回值： done

    还可以通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果

    　　由上面的例子我么可以发现，python提供了两种基本的方式

       生成器函数：也是用def定义的，利用关键字yield一次性返回一个结果，阻塞，重新开始

       生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在需要的时候才产生结果

    ——生成器函数

    为什么叫生成器函数？因为它随着时间的推移生成了一个数值队列。一般的函数在执行完毕之后会返回一个值然后退出，但是生成器函数会自动挂起，然后重新拾起急需执行，他会利用yield关键字关起函数，给调用者返回一个值，同时保留了当前的足够多的状态，可以使函数继续执行，生成器和迭代协议是密切相关的，迭代器都有一个__next__()__成员方法，这个方法要么返回迭代的下一项，要买引起异常结束迭代。

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    # 函数有了yield之后，函数名+（）就变成了生成器
    # return在生成器中代表生成器的中止，直接报错
    # next的作用是唤醒并继续执行
    # send的作用是唤醒并继续执行，发送一个信息到生成器内部
    '''生成器'''
     
    def create_counter(n):
        print("create_counter")
        while True:
            yield n
            print("increment n")
            n +=1
     
    gen = create_counter(2)
    print(gen)
    print(next(gen))
    print(next(gen))
     
    结果：
    <generator object create_counter at 0x0000023A1694A938>
    create_counter
    2
    increment n
    3
    Process finished with exit code 0

    　　

    ——生成器表达式

    生成器表达式来源于迭代和列表解析的组合，生成器和列表解析类似，但是它使用尖括号而不是方括号

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    >>> # 列表解析生成列表
    >>> [ x ** 3 for x in range(5)]
    [0, 1, 8, 27, 64]
    >>>
    >>> # 生成器表达式
    >>> (x ** 3 for x in range(5))
    <generator object <genexpr> at 0x000000000315F678>
    >>> # 两者之间转换
    >>> list(x ** 3 for x in range(5))
    [0, 1, 8, 27, 64]

    　　一个迭代既可以被写成生成器函数，也可以被协程生成器表达式，均支持自动和手动迭代。而且这些生成器只支持一个active迭代，也就是说生成器的迭代器就是生成器本身。

    迭代器（迭代就是循环）

    　　迭代器包含有next方法的实现，在正确的范围内返回期待的数据以及超出范围后能够抛出StopIteration的错误停止迭代。

    　　我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

    一类是集合数据类型，如list,tuple,dict,set,str等

    一类是generator，包括生成器和带yield的generator function

    这些可以直接作用于for 循环的对象统称为可迭代对象：Iterable

    可以使用isinstance()判断一个对象是否为可Iterable对象

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    >>> from collections import Iterable
    >>> isinstance([], Iterable)
    True
    >>> isinstance({}, Iterable)
    True
    >>> isinstance('abc', Iterable)
    True
    >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
    True
    >>> isinstance(100, Iterable)
    False

    　　而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

    所以这里讲一下迭代器

    一个实现了iter方法的对象时可迭代的，一个实现next方法的对象是迭代器

    可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

    可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

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    >>> from collections import Iterator
    >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
    True
    >>> isinstance([], Iterator)
    False
    >>> isinstance({}, Iterator)
    False
    >>> isinstance('abc', Iterator)
    False

    　　

    生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable（可迭代对象），却不是Iterator（迭代器）。

    把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

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    >>> isinstance(iter([]), Iterator)
    True
    >>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
    True

    　　

    你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

    这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

    Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

    　　判断下列数据类型是可迭代对象or迭代器

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    s='hello'
    l=[1,2,3,4]
    t=(1,2,3)
    d={'a':1}
    set={1,2,3}
    f=open('a.txt')

    　　

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    s='hello'     #字符串是可迭代对象，但不是迭代器
    l=[1,2,3,4]     #列表是可迭代对象，但不是迭代器
    t=(1,2,3)       #元组是可迭代对象，但不是迭代器
    d={'a':1}        #字典是可迭代对象，但不是迭代器
    set={1,2,3}     #集合是可迭代对象，但不是迭代器
    # *************************************
    f=open('test.txt') #文件是可迭代对象，是迭代器
     
    #如何判断是可迭代对象，只有__iter__方法，执行该方法得到的迭代器对象。
    # 及可迭代对象通过__iter__转成迭代器对象
    from collections import Iterator  #迭代器
    from collections import Iterable  #可迭代对象
     
    print(isinstance(s,Iterator))     #判断是不是迭代器
    print(isinstance(s,Iterable))       #判断是不是可迭代对象
     
    #把可迭代对象转换为迭代器
    print(isinstance(iter(s),Iterator))

    　

    　注意：文件的判断

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    f = open('housing.csv')
    from collections import Iterator
    from collections import Iterable
     
    print(isinstance(f,Iterator))
    print(isinstance(f,Iterable))
     
    True
    True

    　　结论：文件是可迭代对象，也是迭代器

    小结：

    • 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
    • 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
    • 集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

    Python3的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

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    for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
        pass

    　实际上完全等价于

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    # 首先获得Iterator对象:
    it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
    # 循环:
    while True:
        try:
            # 获得下一个值:
            x = next(it)
        except StopIteration:
            # 遇到StopIteration就退出循环
            break

    　　

    对yield的总结

    　　（1）通常的for..in...循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。他可以是a = [1,2,3]，也可以是a = [x*x for x in range(3)]。

    它的缺点也很明显，就是所有数据都在内存里面，如果有海量的数据，将会非常耗内存。

    　　（2）生成器是可以迭代的，但是只可以读取它一次。因为用的时候才生成，比如a = (x*x for x in range(3))。!!!!注意这里是小括号而不是方括号。

    　　（3）生成器（generator）能够迭代的关键是他有next()方法，工作原理就是通过重复调用next()方法，直到捕获一个异常。

    　　（4）带有yield的函数不再是一个普通的函数，而是一个生成器generator，可用于迭代

    　　（5）yield是一个类似return 的关键字，迭代一次遇到yield的时候就返回yield后面或者右面的值。而且下一次迭代的时候，从上一次迭代遇到的yield后面的代码开始执行

    　　（6）yield就是return返回的一个值，并且记住这个返回的位置。下一次迭代就从这个位置开始。

    　　（7）带有yield的函数不仅仅是只用于for循环，而且可用于某个函数的参数，只要这个函数的参数也允许迭代参数。

    　　（8）send()和next()的区别就在于send可传递参数给yield表达式，这时候传递的参数就会作为yield表达式的值，而yield的参数是返回给调用者的值，也就是说send可以强行修改上一个yield表达式值。

    　　（9）send()和next()都有返回值，他们的返回值是当前迭代遇到的yield的时候，yield后面表达式的值，其实就是当前迭代yield后面的参数。

    　　（10）第一次调用时候必须先next（）或send（）,否则会报错，send后之所以为None是因为这时候没有上一个yield，所以也可以认为next（）等同于send(None)
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