Python Iterator and Generator

Python Iterator and Generator

Iterator

​ 迭代器(Iterator)和可迭代对象(Iterable)往往是绑定的。可迭代对象就是我们平时经常用的list ,string, tuple这种。事实上迭代器的概念会比可迭代对象宽泛很多，一会举几个例子就能明白。

​ 在使用list这种数据类型的时候，我们经常会使用下面这种迭代方式：

# eg 1
mylist = [1,2,3,4]
for x in mylist:
	print(x)
>>>1
>>>2
>>>3
>>>4

​ 有时候会很奇怪for循环为什么可以这么用，列表的索引竟然会自动往后一个一个走，走到结尾了，还会自动停下来，不会有list out of range的报错。神奇。其实for循环做的事情不止这么简单。要说明这个问题，得先说迭代器具体怎么做，是什么。

​ 要创建一个迭代器，就必须要实现两个方法，分别是__iter__()和__next__()，以及实现异常机制StopIteration。请看下面的例子：

# eg 2
class PowTwo:
    """Class to implement an iterator of powers of two"""

    def __init__(self, max = 0):
        self.max = max

    def __iter__(self):
        self.n = 0
        return self

    def __next__(self):
        if self.n <= self.max:
            result = 2 ** self.n
            self.n += 1
            return result
        else:
            raise StopIteration

​ 可以看到，迭代器是通过写一个类来定义的，类里面实现了刚刚所说的__iter__()和__next__()方法。这个迭代器是用来产生一系列2的指数次方的数字的，具体用法看下面：

a = PowTwo(4)
i = iter(a)			# attention please
next(i)
>>>1
next(i)
>>>2
next(i)
>>>4
next(i)
>>>8
next(i)
>>>16
next(i)
>>>Traceback (most recent call last):
	...
	StopIteration

​ 仔细看哦，第一行代码用4创建了一个实例a，设置了这个迭代器的迭代上限，然后并不是直接用这个实例就可以了，还得调用iter()函数去把a彻底进化成一个Iterator，进而有了接下来next()函数的闪亮登场。其实我也蛮奇怪，直接用这个类不好么，比如下面的代码：

a = PowTwo(4)
a.__iter__()
a.__next__()
>>>1
a.__next__()
>>>2
a.__next__()
>>>4
a.__next__()
>>>8
a.__next__()
>>>16
next(i)
>>>Traceback (most recent call last):
	...
	StopIteration

​ 完全没问题，但是你自己比较一下二者的代码，哪个美一点毋庸置疑。。。再说了，跟装饰器一样，一切为了简洁优美而生嘛。

​ OK，可以回到最初的起点——for循环了。示例1中的代码，for循环到底做了什么呢，答案是，for循环其实是先把mylist变成迭代器，然后用while循环去迭代：

iter_obj = iter(mylist)
while True:
    try:
        element = next(iter_obj)
    except StopIteration:
        break

​ 这样一路解释过来，应该就不难理解迭代器了。总结一下就是：

1. 如何已经有一个可迭代对象，那么直接用iter()函数去初始化它，然后疯狂next()即可；
2. 如果没有现成的可迭代对象，那就自己写一个类，类里面记得实现__iter__()和__next__()方法，以及异常机制StopIteration，然后操作同1；
3. 如果你想要一个无限迭代器，不要实现异常机制StopIteration即可。

---

---

---

Generator

​ 这玩意儿就比迭代器复杂点了，所以还得分几个小点，逐个击破。

1. 生成器是啥

​ 生成器也是Python中面向一系列需要迭代的问题，常用的解决方案。既然有了迭代器，可以解决很多迭代的问题，那为啥子还要生成器勒？

​ 主要的原因是迭代器的开销太大了。对于一些小问题还好，大的问题需要迭代的元素很庞大的时候，迭代器就使不上劲儿了。而且，创建一个迭代器，说实话也还挺麻烦的，看看上面的小总结的第二点，你得实现这些方法和手动处理异常。

​ 而且迭代器要写类，其实一个函数可以搞定的事情，何必那么复杂。正是应了这个景，生成器也就是在函数对象上搞事情的。

​ 这个原因点到即止，先把生成器讲清楚了，自然就通透了。先看一个小例子，写一个生成器函数(Generator Function)：

# eg 1
def my_gen():
    n = 1
    print('This is printed first')
    yield n

    n += 1
    print('This is printed second')
    yield n

    n += 1
    print('This is printed at last')
    yield n

​ 上面就是一个简单的生成器函数，多了一种关键字yield，细心看会发现这个函数竟然没有return！再细看代码，没错，yield替代了return。那怎么用呢，有两种用法如下：

# usage 1
a = my_gen()
next(a)
>>>This is printed first
	1
next(a)
>>>This is printed second
	2
next(a)
>>>This is printed at last
	3
next(a)
>>>Traceback (most recent call last):
	...
	StopIteration

# usage 2	
for item in my_gen():
    print(item) 
>>>
This is printed first
1
This is printed second
2
This is printed at last
3

​ 对于用法1，把函数赋值给了a，然乎疯狂next()即可。你会发现，我们并没有像迭代器那样实现__iter__()和__next__()方法，以及异常机制StopIteration，只是用了一个yield关键字，这个生成器函数却达到了迭代器一样的效果。

​ 对于用法2，更牛皮了，甚至不用赋值的操作，直接for这个生成器函数。。。

2. 循环机制生成器

​ 刚刚那个小函数，就是一个最普通的例子，那问题是如果有多个n想要玩，岂不是来多少手动写多少？那当然还有循环的玩法，带有循环机制的生成器。下面是一个逆序输出的小例子：

# eg 2
def rev_str(my_str):
    length = len(my_str)
    for i in range(length - 1,-1,-1):
        yield my_str[i]

for char in rev_str("hello"):
     print(char)
>>>o
>>>l
>>>l
>>>e
>>>h

​ 没错，真无聊，犯得着逆序输出的程序还得上生成器么，犯不着，但是，只是想给出这个循环机制生成器的概念。如果你发现这个rev_str()函数和普通的逆序函数完全一样，只是return换成了yield，那就万事大吉，要理解的就是这个。就这样一记简单的替换操作，你就得到了一个生成器，是不是比迭代器省事儿多了。

3. 生成器表达式(Generator Expression)

​ 不知道你有没有用过列表生成式，没用过也应该看到过，这类似于匿名函数，语法简洁，比如：

# eg 3
my_list = [1, 3, 6, 10]

[x**2 for x in my_list]
>>>[1, 9, 36, 100]

​ 生成器表达式和这个几乎一样，不信你看：

# eg 4
my_list = [1, 3, 6, 10]

a = (x**2 for x in my_list)
next(a)
>>>1
next(a)
>>>9
next(a)
>>>36
next(a)
>>>100

​ 把列表生成式的[]直接改成()，就得到了一个生成器。

4. Why Generator???

(1). 简洁

​ 回到最开始迭代器的那个类的例子，用生成器咋写呢？

def PowTwoGen(max = 0):
    n = 0
    while n < max:
        yield 2 ** n
        n += 1

​ 简洁吧，然后你就可以用这个生成器函数遨游了。

(2). 开销小

​ 同样的一个需要迭代的功能，如果用普通函数写，一旦需要迭代的元素特别多，在使用的时候，普通函数需要等所有的元素计算出来了，然后把返回值给你。生成器就不是了，它一次计算出一个，用的时候就取一个，并且它还会记住位置，下次用就计算下一个，这样对空间的开销也是很小的。

(3). 无限

​ 看下面的函数：

def all_even():
    n = 0
    while True:
        yield n
        n += 2

​ 写普通函数，你必然做不到写出一个可以无限操作的函数，生成器却可以。(迭代器也可以，就是麻烦点儿)

5. 再给一个例子

# 利用yield生成一个斐波那契数列的生成器
def fib(max):               
    n,a,b=0,0,1
    while n<max:
        yield b
        a,b=b,a+b
        n+=1
    return 'done'	# 要不要这句话都行
f=fib(6)
next(f)				# 疯狂next()它
>>>
1
1
2
3
5
8
Traceback (most recent call last):
...
StopIteration: done